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If you’re a software engineer, big data infrastructure engineer, or Elasticsearch developer, you’ll find this book useful. This Elasticsearch book will also help data professionals working in the e-commerce and FMCG industry who use Elastic for metrics evaluation and search analytics to get deeper insights for better business decisions. Prior experience with Elasticsearch will help you get the most out of this book.

运用机器学习获得对于数据的深入洞见，是现代应用开发者和分析师的关键技能。Python是一种可以用于开发机器学习应用的 语言。作为一种动态语言，它可以进行快速探索和实验。利用其 的开源机器学习库，你可以在快速尝试很多想法的同时专注于手头的任务。 科埃略、里克特所著的《Python语言构建机器学 统(第2版影印版)(英文版)》展示了如何在原始数据中寻找模式的具体方法，从复习Python机器学习知识和介绍程序库开始，你将很快进入应对正式而真实的数据集项目环节，运用建模技术，创建 系统。然后，该书介绍了主题建模、篮子分析和云计算等 主题。这些内容将拓展你的能力，让你能够创建大型复杂系统。 有了这本书，你就能获得构建自有系统所需的工具和知识， 化解决实际的数据分析相关问题。

本书主要展示如何使用Elasticsearch构建可扩展的搜索应用程序。书中覆盖了Elasticsearch的主要特性，从使用不同的分析器和查询类型进行相关性调优，到使用聚集功能进行实时性分析，还有地理空间搜索和文档过滤等更多吸引人的特性。 全书共分两个部分，*部分解释了核心特性，内容主要涉及Elasticsearch的介绍，数据的索引、更新和删除，数据的搜索，数据的分析，使用相关性进行搜索，使用聚集来探索数据，文档间的关系等；第二部分介绍每个特性工作的更多细节及其对性能和可扩展性的影响，以便对核心功能进行产品化，内容主要涉及水平扩展和性能提升等。此外，本书还有6个附录（网上下载），提供了读者应该知道的特性，展示了关于地理空间搜索和聚集，如何管理Elasticsearch插件，学习在搜索结果中如何高亮查询单词，在生产环境中用来协助管理Elasticsearch的第三方的监控工具有哪些，如何使用Percolator过滤为多个查询匹配少量文档，如何使用不同的建议器来实现自动完成的功能。

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