《集体智慧编程》

集体智慧编程 读书笔记 三 第三章      先是讲述聚类算法,第一步工作是构建数据集,书中给了现成数据集的下载地址, 还有feed list的下载地址, 给出了利用feed list 调用feedparser 处理成博客以及相应的单词的表格, 自己实现的时候没有必要这么来做, 一个是list里好多地址连不上, 都是国外的, 看懂代码即可, 我们可以直接把数据集下载下来, 书中给的地址已经改变所以新地址应该是: 数据集: 阅读详情

上周逛书店时看到这本书,看了看目录,觉得有点意思就买了。

一看这翻译过来的名字,就让人想到软件工程的东西,好像要讲怎么发挥团队的精神。

其实讲的是从大量用户数据中挖掘出一些有趣的东西。

 

里面的机器学习算法都是很经典的,没什么新的东西。不过应用到web上还是有些意思的。

作者认为机器学习不能解决所有问题(持保留意见,我认为机器能得到的训练数据太少了,而人类经过数千年的积累的先验知识,加上生活中强化学习来的直接经验),所以需要人的参与。

 

书中第一章举了两个例子,wikipedia和google的page rank算法。说一种依赖于人,一种是机器的算法。

其实我觉得数据的构建,如wikipedia和网页之间的连接关系,在目前阶段显然只能由人来实现。而从这些大量数据中发现有趣的规律,那就得用机器学习的算法了。比如page rank算法,比如从wikipedia中挖掘数据(华盛顿大学有个实验室做了不少的工作,http://turing.cs.washington.edu/publications.htm)。

 

看了第二章关于 collabrative filtering的,例子很不错,可惜python不是太懂,没细看代码。

 

btw,英文版的电子书可以在rapidshare下载到: http://rs179.rapidshare.com/files/64887089/OReilly.Programming.Collective.Intelligence.rar 

 

集体智慧编程技术深入实践指南 数据挖掘是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的实际数据中提取隐含在其中的、人们事先不知道但又是潜在有用的信息和知识的过程。这个定义强调了数据挖掘的三个基本要素:数据源、数据挖掘技术、以及发现的知识。数据挖掘的重要性在于它的应用可以带来显著的商业价值和社会效益。通过对数据的深入分析,企业可以更好地理解市场动向,优化产品和服务,提高营销效率。同时,数据分析还可以帮助政府和组织更好地理解社会现象,预测趋势,实现科学管理和决策的优化。 阅读详情

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killtayoto的专栏 926
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fancyerII
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