图书标签: 数据挖掘 机器学习 算法 人工智能 编程 计算机 集体智慧 计算机科学
发表于2024-04-28
集体智慧编程 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2024
本书以机器学习与计算统计为主题背景,专门讲述如何挖掘和分析Web上的数据和资源,如何分析用户体验、市场营销、个人品味等诸多信息,并得出有用的结论,通过复杂的算法来从Web网站获取、收集并分析用户的数据和反馈信息,以便创造新的用户价值和商业价值。全书内容翔实,包括协作过滤技术(实现关联产品推荐功能)、集群数据分析(在大规模数据集中发掘相似的数据子集)、搜索引擎核心技术(爬虫、索引、查询引擎、PageRank算法等)、搜索海量信息并进行分析统计得出结论的优化算法、贝叶斯过滤技术(垃圾邮件过滤、文本过滤)、用决策树技术实现预测和决策建模功能、社交网络的信息匹配技术、机器学习和人工智能应用等。
本书是Web开发者、架构师、应用工程师等的绝佳选择。
Toby Segaran是Genstruct公司的软件开发主管,这家公司涉足计算生物领域,他本人的职责是设计算法,并利用数据挖掘技术来辅助了解药品机理。Toby Segaran还为其他几家公司和数个开源项目服务,帮助它们从收集到的数据当中分析并发掘价值。除此以外,Toby Segaran还建立了几个免费的网站应用,包括流行的tasktoy和Lazybase。他非常喜欢滑雪与品酒,其博客地址是blog.kiwitobes.com,现居于旧金山。
介绍了基本思想,入门极佳
评分数据挖掘入门书,比清华的教材好太多了。这本是基于Python的应用书,但数学算法部分没有细讲,不过至少告诉你这些算法可以怎么用,而很多应用数学的教材,只谈理论,没应用。
评分失控中的蜂群,蜂群不是民主,而是一种局部随机整体最优的模型;皮尔逊距离是整体测量。
评分失控中的蜂群,蜂群不是民主,而是一种局部随机整体最优的模型;皮尔逊距离是整体测量。
评分里头有些代码实现略糙。
记得第一次读这本书的时候,是刚毕业在第一家小公司工作,虽然当时只是做Web,但是作为十人团队中少有的还有那么点数学基础的人,无可避免地把一些简单的非工程化的东西接了过来。当时有一个小任务是来做喜欢xxx的人也喜欢xxx,老大就把这本集体智慧编程扔给了我,说看这本书,...
评分都是干货,没什么废话。注重由浅入深向读者讲解,兼顾各种细节。作者的编程经验丰富,书里的代码都是选自案例,可以直接应用。所以,这本书特别实用。 对我来说,终于搞明白了一种神经网络:多层感知机。首先将抽象神经元的权重(突触强度)存入到数据库中,或者通过反向传播...
评分这是一本很适合对各种机器学习知识进行了解的入门读物,涵盖了较为全面的机器学习方法。全书翻译得不错,但是到处都是须要,真是需要,须要,傻傻分不清楚啊,看着有点别扭的感觉,不过没办法,还是得感谢译者,这只能怪自己的英文水平太低咯~
评分可能不是什么最新的研究热点 不过就读完第一章之后来看,基本上验证了我之前对于协同过滤方面的知识,并且感觉可以作为后续研究的一个指导和激励。 看到后面的章节内容,支持向量机,神经网络等之前在工程上用的少之又少的东西都能有它们的用武之地,让人相当之兴奋。 其实目前...
评分为了更好地学习本书,我从学习python开始到后来调试书中的网站实例。花了不少功夫,希望朋友们不要走弯路。这里提供了图文并茂的指导过程。请参考: http://blog.csdn.net/zjmwqx/article/details/7007438
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