点此购买报价¥43.00目录:图书,计算机与互联网,程序设计,综合,
品牌:西格兰
基本信息
·出版社:东南大学出版社
·页码:334 页码
·出版日:2008年
·ISBN:9787564111397
·条码:9787564111397
·版次:1版(影印版)
·装帧:平装
·开本:16 16
·英语:英语
内容简介
想要探寻搜索排名、产品推荐、社会化书签和在线匹配背后的力量吗?这本颇具魅力的书籍向你展现如何创建Web 2.0应用程序,从参与性?Internet应用程序产生的大量数据中挖掘金矿。运用本书中介绍的先进算法,你可以编写聪明的程序,以访问其他网站那些有趣的数据集,从自有应用程序的用户中收集数据,或者分析和理解你所发现的数据。.
《集体智慧编程》将你带入机器学习和统计的世界,并且阐释了如何从你和他人每天收集的信息中获得关于用户体验、市场营销、个性品味及人类行为的结论。每个算法的描述都十分简明清晰,相关代码均可以立即用于你的网站、博客、Wiki或特定应用程序。本书讲解了下列主题:
可以让在线零售商推荐产品或媒体的协作过滤技术
用于在大数据集中发现同类项组的聚类方法
从数以百万计可能方案中选择问题最佳解决方案的最优化算法..
贝叶斯过滤,用在基于单词类型和其他特征的垃圾信息过滤中
支持向量(support-vector)机器,用于在线交友网站中的速配
用于问题解决的演化智能——计算机如何通过多次玩同样的游戏,改进自身代码并获得技能提升
每一章都包含了相关练习,可通过扩展使算法变得更强大。超越简单的数据库支持应用程序模式,让 Internet数据财富为你所用。
目录
Foreword
Preface
1. Introduction to Collective Intelligence
What Is Collective Intelligence?
What Is Machine Learning?
Limits of Machine Learning
Real-Life Examples
Other Uses for Learning Algorithms
2. Making Recommendations
Collaborative Filtering
Collecting Preferences
Finding Similar Users
Recommending Items
Matching Products
Building a del.icio.us Link Recommender
Item-Based Filtering
Using the MovieLens Dataset
User-Based or Item-Based Filtering?
Exercises
……
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