本书目录导读：
深入浅出：机器学习在Web应用中的实践与应用——《机器学习Web应用》评析
作者：李航
出版社：电子工业出版社
出版时间：2017年
《机器学习Web应用》是一本系统介绍机器学习在Web应用中实践与应用的书籍，作者李航，是我国著名的人工智能专家，曾担任阿里巴巴集团首席科学家，本书以通俗易懂的语言，详细阐述了机器学习在Web应用中的原理、方法和实践案例。
本书共分为七个章节，以下是各章节的主要内容：
第一章：引言
本章介绍了机器学习的基本概念、发展历程以及在Web应用中的重要性，为读者奠定了基础。
第二章：数据预处理
本章详细讲解了数据预处理的方法和技巧，包括数据清洗、特征提取、数据降维等，为后续的机器学习算法提供高质量的数据。
第三章：分类算法
本章介绍了常用的分类算法，如决策树、支持向量机、贝叶斯分类器等，并分析了它们在Web应用中的适用场景。
第四章：回归算法
本章介绍了常用的回归算法，如线性回归、岭回归、LASSO回归等，并探讨了它们在Web应用中的实际应用。
第五章：聚类算法
本章介绍了常用的聚类算法，如K-means、层次聚类、DBSCAN等，并分析了它们在Web应用中的价值。
第六章：推荐系统
本章介绍了推荐系统的基本原理、常用算法和实现方法，如协同过滤、矩阵分解等，并分析了推荐系统在Web应用中的实际应用。
第七章：案例分析
本章通过实际案例，展示了机器学习在Web应用中的具体应用，包括搜索引擎、在线广告、社交网络等。
《机器学习Web应用》是一本实用性很强的书籍，适合从事Web应用开发、机器学习研究和应用的人员阅读，本书不仅详细介绍了机器学习在Web应用中的原理和方法，还提供了丰富的实践案例，有助于读者将理论知识应用于实际项目中，相信通过阅读本书，读者能够更好地掌握机器学习在Web应用中的实践与应用，为我国人工智能产业的发展贡献力量。