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☆☆☆☆☆

出版者:O'Reilly Media

作者:Toby Segaran

出品人:

页数:362

译者:

出版时间:2007-8-26

价格:USD 39.99

装帧:Paperback

isbn号码:9780596529321

丛书系列:

图书标签:

数据挖掘
python
programming
机器学习
算法
intelligence
Web2.0
datamining
Programming
Collective
Intelligence
人工智能
编程
群体智能
算法
机器学习
分布式系统
智能系统

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具体描述

Want to tap the power behind search rankings, product recommendations, social bookmarking, and online matchmaking? This fascinating book demonstrates how you can build Web 2.0 applications to mine the enormous amount of data created by people on the Internet. With the sophisticated algorithms in this book, you can write smart programs to access interesting datasets from other web sites, collect data from users of your own applications, and analyze and understand the data once you've found it. Programming Collective Intelligence takes you into the world of machine learning and statistics, and explains how to draw conclusions about user experience, marketing, personal tastes, and human behavior in general -- all from information that you and others collect every day. Each algorithm is described clearly and concisely with code that can immediately be used on your web site, blog, Wiki, or specialized application. This book explains: * Collaborative filtering techniques that enable online retailers to recommend products or media * Methods of clustering to detect groups of similar items in a large dataset * Search engine features -- crawlers, indexers, query engines, and the PageRank algorithm * Optimization algorithms that search millions of possible solutions to a problem and choose the best one * Bayesian filtering, used in spam filters for classifying documents based on word types and other features * Using decision trees not only to make predictions, but to model the way decisions are made * Predicting numerical values rather than classifications to build price models * Support vector machines to match people in online dating sites * Non-negative matrix factorization to find the independent features in a dataset * Evolving intelligence for problem solving -- how a computer develops its skill by improving its own code the more it plays a game Each chapter includes exercises for extending the algorithms to make them more powerful. Go beyond simple database-backed applications and put the wealth of Internet data to work for you. "Bravo! I cannot think of a better way for a developer to first learn these algorithms and methods, nor can I think of a better way for me (an old AI dog) to reinvigorate my knowledge of the details." -- Dan Russell, Google "Toby's book does a great job of breaking down the complex subject matter of machine-learning algorithms into practical, easy-to-understand examples that can be directly applied to analysis of social interaction across the Web today. If I had this book two years ago, it would have saved precious time going down some fruitless paths." -- Tim Wolters, CTO, Collective Intellect

《智能体的协同智慧：构建与分析》在当今互联互通的世界中，个体之间的互动不再是孤立的事件，而是汇聚成一股强大的力量，共同塑造着信息、行为与决策的格局。本书《智能体的协同智慧：构建与分析》将带领读者深入探索这一引人入胜的领域，揭示如何理解、设计和利用群体智能，从而解决复杂的问题，优化系统性能，并创造出前所未有的价值。核心理念：涌现的力量本书的核心在于“涌现”这一概念。当数量庞大的简单个体遵循一套基本规则进行互动时，往往会涌现出超出个体能力范畴的复杂、智能化的整体行为。我们并非直接设计一个“聪明的”中央控制器，而是通过精心设计个体间的交互机制，让智慧从整体中自然而然地“生长”出来。从蚁群寻找最优路径的本能，到鸟群瞬间变换队形的优雅，再到股票市场中无数买卖决策汇聚形成的宏观趋势，这些都是协同智慧的生动写照。内容聚焦：构建与分析的理论与实践本书内容主要围绕以下几个关键方面展开，旨在为读者提供一套系统性的理论框架和实践指南： 1. 智能体的基本构成与交互模型：定义与特征：我们首先将深入剖析“智能体”的概念，明确其作为独立、自主、能够感知环境并做出反应的实体的基本特征。我们将探讨不同类型的智能体，例如反应式智能体、行为树智能体、以及具备一定学习能力的智能体。通信机制：智能体之间的有效沟通是协同的关键。本书将详细介绍各种通信协议和信息传递模型，包括直接消息传递、共享空间（如黑板系统）以及基于规则的隐式通信。我们将分析不同通信方式的优缺点，以及在特定场景下如何选择最合适的模型。交互规则与策略：个体如何根据环境变化和接收到的信息做出决策，是决定群体行为模式的根本。我们将研究一系列经典的交互规则，如“趋同”、“发散”、“抑制”、“激励”等，并探讨如何通过调整这些规则来引导智能体的行为朝着预期的方向发展。 2. 群体行为模式与分析工具：经典群体现象：本书将深入分析几种经典的群体智能现象，例如：群体寻优：借鉴蚁群算法、粒子群优化等，探讨如何让群体在巨大的搜索空间中高效地找到最优解。群体决策与共识：分析个体如何通过交互达成一致的决策，即使面对不确定性和噪声。例如，群体对某个观点的采纳，或者对某项任务的分配。群体自组织与模式形成：揭示群体如何自发形成有序的结构和模式，无需外部指挥。例如，车辆的交通流、动物群落的聚集等。群体学习与演化：探讨群体如何通过经验的积累和传播，不断提升整体的适应性和智能水平。分析与建模技术：为了理解和预测群体行为，我们需要强大的分析工具。本书将介绍：仿真建模：如何利用编程语言和仿真平台构建智能体系统，并观察其宏观行为。我们将重点关注Agent-Based Modeling (ABM) 的方法论。统计分析：如何从仿真数据或真实世界观测数据中提取有意义的统计特征，量化群体行为的有效性。数学建模：引入必要的数学工具，如马尔可夫链、博弈论等，来分析和刻画智能体间的相互作用及其对整体动态的影响。 3. 协同智慧的应用领域与案例研究：优化与调度：交通流量管理：如何利用智能交通信号灯、自主驾驶车辆之间的协调，缓解交通拥堵，提高通行效率。资源分配：在分布式计算、物流配送等场景下，如何通过智能体间的协同，实现资源的动态、高效分配。能源网络优化：智能电网中，如何通过分布式智能体协调发电、用电需求，实现能源的稳定供应和高效利用。信息传播与过滤：推荐系统：如何通过分析用户群体行为，理解偏好，从而提供更精准的个性化推荐。社交网络分析：识别信息传播的模式，发现关键节点，预测信息扩散的范围和速度。内容审查与舆情分析：利用群体智能机制，自动识别和过滤不良信息，分析公众情绪。机器人与自动化系统：多机器人协同作业：在工业生产、搜救、勘探等场景下，如何让多个机器人协同完成复杂的任务，例如协同搬运、协同探索。智能家居与物联网：构建一个由相互通信的智能设备组成的生态系统，协同为用户提供便捷、智能的服务。生物与社会系统启发：模拟生物群体：学习自然界中生物群体的协同机制，用于解决工程问题。经济与金融建模：分析市场行为，预测经济趋势，设计更鲁棒的金融系统。学习价值：从理论到实践的飞跃本书的写作风格将力求严谨而易懂，结合理论阐述和丰富的代码示例。读者将有机会：建立坚实的理论基础：理解群体智能的底层原理，掌握分析和设计协同系统的基本方法。掌握实际编程技能：通过学习Python等语言，实现各种智能体模型和仿真系统，将理论知识付诸实践。培养创新思维：学习如何从群体行为中发现模式，利用协同智慧解决现实世界中的复杂问题。拓展应用视野：了解协同智慧在各个领域的广泛应用，激发新的研究和开发思路。无论您是计算机科学、人工智能、机器人学、系统工程、经济学，还是对复杂系统充满好奇的研究者或工程师，《智能体的协同智慧：构建与分析》都将是您探索群体智能世界不可或缺的伙伴。让我们一起揭开群体智慧的面纱，拥抱这个由无数个体智慧汇聚而成的无限可能。

作者简介

Toby Segaran works as a Data Magnate at Metaweb Technologies. Prior to working at Metaweb, he started a biotech software company called Incellico which was later acquired by Genstruct. His book, "Programming Collective Intelligence" has been the best-selling AI book on Amazon for several months. He is the recipient of a National Interest Waiver for "People of Exceptional Ability", and currently lives in San Francisco. His blog and other information are located at kiwitobes.com.

目录信息

读后感

评分☆☆☆☆☆

通读全书了解了一下各个算法在实际生活中的应用，但是并没有跟着敲代码。一是API过于陈旧，很多都失效了；第二是完全没有数据公式的存在，是亮点，也是缺点。有些代码完全不知道为什么是那样，只得 CRTL + C 和 CRTL + V 看下运行效果。总体来说，能够给我们将算法应用于实际...

评分☆☆☆☆☆

看了没几页，就有醍醐灌顶的感觉，一起很多迷茫的问题都清晰了不少。相信看完并理解好了之后一定会功力大增

评分☆☆☆☆☆

中国有句老话，叫做“知易行难”。作算法的朋友应该更有体会，想把 paper 上的公式转变为可以运行的代码，这是件考验功力的事情。 Toby Segaran 写的这本《Programming Collective Intelligence》，是修炼此种功力的武林秘笈之一。这本书最显著的特点是，实战性极强！针对...

评分☆☆☆☆☆

来自guwendong的书评，贴上来供大家参考。中国有句老话，叫做“知易行难”。作算法的朋友应该更有体会，想把 paper 上的公式转变为可以运行的代码，这是件考验功力的事情。 Toby Segaran 写的这本《Programming Collective Intelligence》，是修炼此种功力的武林秘笈之一。 ...

评分☆☆☆☆☆

花了很长时间，终于断断续续地坚持把《Programming Collective Intelligence》给读完了。作者用非常直观的方式向读者展示了人工智能和机器学习中的大量经典的算法。更可贵的是，作者在展示算法时所使用的例子都是Internet中非常有代表性的场景，并且很多情况下还会结合一些...

用户评价

评分☆☆☆☆☆

“Programming Collective Intelligence”这个书名，让我对书中内容充满了无限遐想。我一直认为，真正的智能并非源于单个强大的处理器，而是来自于无数简单单元的协同合作。这本书是否会深入剖析这种“合作”的本质，并提供将之转化为代码的路径？我尤其好奇书中对于“学习”和“适应”的描述，是否会介绍一些能够让程序在与环境交互的过程中不断优化自身的算法？我期待书中能够提供一些关于如何构建分布式学习系统的思路，以及如何利用海量数据来训练出具有高度泛化能力的模型。这本书是否会涉及一些关于“博弈论”或者“激励机制”的讨论，用以解释群体决策的形成过程？我希望书中能够不仅仅是技术层面的讲解，更能够引发我对智能本质的深刻思考，并为我提供一种全新的编程哲学。

评分☆☆☆☆☆

翻阅了目录，我被其中提到的概念深深吸引。像“推荐系统”、“分类”、“聚类”这些词汇，虽然在机器学习领域不算新鲜，但“Collective Intelligence”的视角会让它们焕发新的生命力。我尤其对“群体智能”这个概念感到好奇，它是否意味着书中会介绍一些模仿生物界群体行为的算法，比如蚁群优化或者粒子群算法？我希望书中能够详细阐述这些算法的原理，并提供实际的Python实现。我一直在寻找能够提升我的编程技能，特别是数据分析和模式识别能力的书籍，而这本书似乎恰好符合我的需求。我猜想，它会从基础的数学原理出发，逐步引导读者理解这些复杂算法的运作机制，并通过实际案例来展示它们的强大之处。我期待书中能够提供一些“开箱即用”的代码片段，让我可以直接借鉴和修改，而不仅仅是停留在理论层面。我也希望书中的语言能够清晰易懂，避免过多的专业术语，让即使是初学者也能循序渐进地掌握知识。

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计就吸引了我，那种深邃的蓝色背景，加上略显抽象的代码元素，总能让人联想到复杂算法和智能系统的交织。拿到手里，书的纸张质感很好，印刷清晰，封面的工艺也显得颇为用心，一看就是精心制作的书籍。我一直对人工智能和机器学习领域抱有浓厚兴趣，而“Programming Collective Intelligence”这个书名，更是直击我内心深处的好奇。它暗示着一种集体智慧的编程方式，这种理念本身就充满了想象空间。我脑海中浮现出无数个可能，比如如何让一群机器人协同工作，又或者如何通过分析海量用户数据来预测某种趋势。这本书是否真的能揭示其中的奥秘，让我能够将这些概念转化为实际的代码，是我最期待的部分。我希望它能够提供清晰的理论讲解，并且配以易于理解的代码示例，这样我才能真正掌握其中的精髓，将其应用到我的项目之中。我还在思考，这本书的书名是否暗示着某种算法上的创新，或者是对现有算法的一种全新解读，我希望它能带给我惊喜，让我看到一种与众不同的编程思路。

评分☆☆☆☆☆

这本书的书名就预示着一种非同寻常的编程体验。我一直对“智慧”的产生过程充满好奇，而“Collective Intelligence”这个词汇，让我联想到的是一个动态、协作、并且能够自我进化的系统。我希望书中能够深入探讨如何设计和实现这样的系统，而不仅仅是停留在对现有算法的介绍。我特别关注书中是否会涉及一些关于“涌现”的讨论，即当个体之间进行交互时，如何形成比个体能力之和更强大的整体智能。这是否意味着书中会介绍一些关于复杂系统理论的知识，并将其应用于编程实践？我期待书中能够提供一些引人入胜的案例，展示如何通过编程来构建出具有“集体智慧”的应用程序，例如能够协同工作的智能体，或者能够自主学习和适应环境的系统。我希望这本书能够拓展我的视野，让我看到编程的更多可能性，并且能够激发我创造出更具创新性的解决方案。

评分☆☆☆☆☆

这本书的书名有一种奇特的吸引力，让我觉得它可能隐藏着一种全新的编程范式。我一直在思考，“Collective Intelligence”究竟是如何通过编程来实现的？它是否涉及到分布式计算、并行处理，或者是一种更高级的“智能”涌现？我对书中关于“预测”和“分析”的部分尤其感兴趣，我希望它能够深入讲解如何利用数据来构建能够做出精准预测的模型。例如，在电商领域，如何通过用户的浏览和购买历史来预测他们可能感兴趣的商品？在金融领域，如何通过市场数据来预测股票的涨跌？这些都是我非常想深入了解的实际应用。我希望书中不仅仅是介绍算法，更能提供一种解决实际问题的思维框架。书中是否会介绍一些衡量算法效果的指标，以及如何根据这些指标来优化模型？这些都是我在实际工作中经常会遇到的挑战。我期待这本书能够为我提供一些实用的工具和技巧，让我能够更有效地处理和分析数据。

评分☆☆☆☆☆

just open your eyes in this area, not the best solutions from trench.

评分☆☆☆☆☆

:无

评分☆☆☆☆☆

豆瓣的由来。。

评分☆☆☆☆☆

上个学期花了200多买的原版书，确实太浅了，读的时候还发现几处代码错误= =，当入门书不错

评分☆☆☆☆☆

优化Optimization和遗传算法两章讲的很生动。这本书的代码风格是教程式的，代码被拆分成了很多小段，每一小段都可以直接运行，方便你理解算法思想和自己写代码。最后的算法总结也十分实用，方便查找。这个书适合作为入门书，让你了解大量应用、Python API、算法，培养兴趣又开阔视野。美中不足是本书没有给扩展阅读，如果有的话就给他五星。