運用機器學習獲得對于數(shù)據(jù)的深入洞見，是現(xiàn)代應用開發(fā)者和分析師的關鍵技能。Python是一種可以用于開發(fā)機器學習應用的 語言。作為一種動態(tài)語言，它可以進行快速探索和實驗。利用其 的開源機器學習庫，你可以在快速嘗試很多想法的同時專注于手頭的任務。 科埃略、里克特所著的《Python語言構建機器學 統(tǒng)(第2版影印版)(英文版)》展示了如何在原始數(shù)據(jù)中尋找模式的具體方法，從復習Python機器學習知識和介紹程序庫開始，你將很快進入應對正式而真實的數(shù)據(jù)集項目環(huán)節(jié)，運用建模技術，創(chuàng)建 系統(tǒng)。然后，該書介紹了主題建模、籃子分析和云計算等 主題。這些內(nèi)容將拓展你的能力，讓你能夠創(chuàng)建大型復雜系統(tǒng)。 有了這本書，你就能獲得構建自有系統(tǒng)所需的工具和知識， 化解決實際的數(shù)據(jù)分析相關問題。

本書主要展示如何使用Elasticsearch構建可擴展的搜索應用程序。書中覆蓋了Elasticsearch的主要特性，從使用不同的分析器和查詢類型進行相關性調(diào)優(yōu)，到使用聚集功能進行實時性分析，還有地理空間搜索和文檔過濾等更多吸引人的特性。 全書共分兩個部分，*部分解釋了核心特性，內(nèi)容主要涉及Elasticsearch的介紹，數(shù)據(jù)的索引、更新和刪除，數(shù)據(jù)的搜索，數(shù)據(jù)的分析，使用相關性進行搜索，使用聚集來探索數(shù)據(jù)，文檔間的關系等；第二部分介紹每個特性工作的更多細節(jié)及其對性能和可擴展性的影響，以便對核心功能進行產(chǎn)品化，內(nèi)容主要涉及水平擴展和性能提升等。此外，本書還有6個附錄（網(wǎng)上下載），提供了讀者應該知道的特性，展示了關于地理空間搜索和聚集，如何管理Elasticsearch插件，學習在搜索結(jié)果中如何高亮查詢單詞，在生產(chǎn)環(huán)境中用來協(xié)助管理Elasticsearch的第三方的監(jiān)控工具有哪些，如何使用Percolator過濾為多個查詢匹配少量文檔，如何使用不同的建議器來實現(xiàn)自動完成的功能。

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線性回歸是一種統(tǒng)計學中的預測分析，該方法用于建立兩種或兩種以上變量間的關系模型。線性回歸使用最佳的擬合直線（也稱為回歸線）在獨立（輸入）變量和因變量（輸出）之間建立一種直觀的關系。簡單線性回歸是輸入變量和輸出變量之間的線性關系，而多元線性回歸是多個輸入變量和輸出變量之間的線性關系。