《集体智慧编程》（Programming Collective Intelligence Building Smart Web 2.0 Applications）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。《集体智慧编程》（Programming Collective Intelligence Building Smart Web 2.0 Applications）向读者介绍了：令在线零售商向用户提供商品或媒体推荐的协作型过滤技术；在一个大型数据集中检测相似项群组的聚类方法；在针对某一问题的数以百万计的可能题解中进行搜索，并从中选出最优解的优化算法；用于垃圾过滤技术的贝叶斯过滤器，如何根据单词类型及其他特征对文档进行分类；用于对在线约会站点的用户进行配对的支持向量机；用于问题求解的智能进化技术——随着玩游戏的次数逐渐增多，计算机玩家如何通过改进自身代码的方式来发展技能。《集体智慧编程》（Programming Collective Intelligence Building Smart Web 2.0 Applications）的每一章后都有练习，这些练习对算法进行了扩展，使其变得更加强大。让我们超越以数据库为后端的简单应用系统，挖掘互联网数据的价值，为我所用！深入讲解蕴藏于智能Web 2.0应用背后的算法原理，介绍挖掘和分析用户贡献的内容，以创造新的用户价值和商业价值。
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