具体描述
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。
作者简介
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。
目录信息
第1章 集体智慧导言
什么是集体智慧
什么是机器学习
机器学习的局限
真实生活中的例子
学习型算法的其他用途
第2章 提供推荐
协作型过滤
搜集偏好
寻找相近的用户
推荐物品
匹配商品
构建一个基于del.icio.us的链接推荐系统
基于物品的过滤
使用MovieLens数据集
基于用户进行过滤还是基于物品进行过滤
练习
第3章 发现群组
监督学习和无监督学习
单词向量
分级聚类
绘制树状图
列聚类
K-均值聚类
针对偏好的聚类
以二维形式展现数据
有关聚类的其他事宜
练习
第4章 搜索与排名
搜索引擎的组成
一个简单的爬虫程序
建立索引
查询
基于内容的排名
利用外部回指链接
从点击行为中学习
练习
第5章 优化
组团旅游
描述题解
成本函数
随机搜索
爬山法
模拟退火算法
遗传算法
真实的航班搜索
涉及偏好的优化
网络可视化
其他可能的应用场合
练习
第6章 文档过滤
过滤垃圾信息
文档和单词
对分类器进行训练
计算概率
朴素分类器
费舍尔方法
将经过训练的分类器持久化
过滤博客订阅源
对特征检测的改进
使用Akismet
替代方法
练习
第7章 决策树建模
预测注册用户
引入决策树
对树进行训练
选择最合适的拆分方案
以递归方式构造树
决策树的显示
对新的观测数据进行分类
决策树的剪枝
处理缺失数据
处理数值型结果
对住房价格进行建模
对“热度”评价进行建模
什么时候使用决策树
练习
第8章 构建价格模型
构造一个样本数据集
k-最近邻算法
为近邻分配权重
交叉验证
不同类型的变量
对缩放结果进行优化
不对称分布
使用真实数据——eBay API
何时使用k-最近邻算法
练习
第9章 高阶分类：核方法与SVM
婚介数据集
数据中的难点
基本的线性分类
分类特征
对数据进行缩放处理
理解核方法
支持向量机
使用LIBSVM
基于Facebook的匹配
练习
第10章 寻找独立特征
搜集一组新闻
先前的方法
非负矩阵因式分解
结果呈现
利用股票市场的数据
练习
第11章 智能进化
什么是遗传编程
将程序以树形方式表示
构造初始种群
测试题解
对程序进行变异
交叉
构筑环境
一个简单的游戏
更多可能性
练习
第12章 算法总结
贝叶斯分类器
决策树分类器
神经网络
支持向量机
k-最近邻
聚类
多维缩放
非负矩阵因式分解
优化
附录A：第三方函数库
附录B：数学公式
索引
· · · · · · (收起)
读后感
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...
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...
评分这本书好的地方就不多说了，也没有必要我再浪费口舌。 值得注意的倒是这本书上的代码实在问题很多，当然这也大概是计算机书籍所共有的特点。 所以还是在网上搜索了一下，找到这本书的勘误表，这样在代码测试时才容易不走弯路。 http://oreilly.com/catalog/errataunconfirme...
评分这本书还不错的，很适合数学基础不算太好（当然也还是要一定的数学基础），又想了解数据挖掘这个领域的读者。或者有实际的项目需求，但又没有足够的时间去深入了解这个领域的实践者。 不过我每次看到有人说它把艰涩的数学讲的很通俗、进而认为那些写满数学公式的书是故弄玄虚...
用户评价
: TP393.092/29
评分入门佳作，不懂数学也可以数据挖掘哟~~~即使API过时了还是非常好用。（当然你不能做梦不懂数学看了它就熟练掌握DM
评分很实用
评分很“基础”的书，或者说很应用的书。可以用来快速了解领域概况，严格来说可能连基础都算不上，只能说是入门。
评分这本书，前几章看着还可以，觉得学到了点东西，到了后面完全不知道在说什么了，只告诉你怎么做却不告诉你为什么要这样做，套公式
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