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Programming Collective Intelligence: Building Smart Web 2.0 Applications
Möchten Sie die Macht hinter Suchergebnissen, Produktempfehlungen, sozialen Lesezeichen und Online-Kontaktbörsen nutzen? Dieses faszinierende Buch zeigt Ihnen, wie Sie Web 2.0-Anwendungen erstellen können, um die enormen Datenmengen zu nutzen, die von Menschen im Internet erzeugt werden. Mit den ausgefeilten Algorithmen in diesem Buch können Sie intelligente Programme schreiben, um auf interessante Datensätze von anderen Websites zuzugreifen, Daten von Nutzern Ihrer eigenen Anwendungen zu sammeln und die Daten zu analysieren und zu verstehen, sobald Sie sie gefunden haben.
Programming Collective Intelligence führt Sie in die Welt des maschinellen Lernens und der Statistik ein und erklärt, wie Sie aus den Daten, die Sie und andere tagtäglich sammeln, Rückschlüsse auf Benutzererfahrungen, Marketing, persönliche Vorlieben und das menschliche Verhalten im Allgemeinen ziehen können. Jeder Algorithmus wird klar und prägnant mit Code beschrieben, der sofort auf Ihrer Website, in Ihrem Blog, in Ihrem Wiki oder in einer speziellen Anwendung eingesetzt werden kann. Dieses Buch erklärt:
⬤ Kollaborative Filtertechniken, die es Online-Händlern ermöglichen, Produkte oder Medien zu empfehlen.
⬤ Clustering-Methoden zur Erkennung von Gruppen ähnlicher Artikel in einem großen Datensatz.
⬤ Suchmaschinenfunktionen - Crawler, Indexer, Abfragemaschinen und der PageRank-Algorithmus.
⬤ Optimierungsalgorithmen, die Millionen von möglichen Lösungen für ein Problem suchen und die beste auswählen.
⬤ Bayes'sche Filterung, die in Spam-Filtern zur Klassifizierung von Dokumenten auf der Grundlage von Wortarten und anderen Merkmalen verwendet wird.
⬤ Entscheidungsbäume, die nicht nur Vorhersagen machen, sondern auch die Art und Weise modellieren, wie Entscheidungen getroffen werden.
⬤ Vorhersage von numerischen Werten anstelle von Klassifizierungen zur Erstellung von Preismodellen.
⬤ Unterstützungsvektormaschinen zum Abgleich von Personen in Online-Dating-Sites.
⬤ Nicht-negative Matrixfaktorisierung zur Ermittlung der unabhängigen Merkmale in einem Datensatz.
⬤ Evolvierende Intelligenz zur Problemlösung - wie ein Computer seine Fähigkeiten entwickelt, indem er seinen eigenen Code verbessert, je öfter er ein Spiel spielt.
Jedes Kapitel enthält Übungen zur Erweiterung der Algorithmen, um sie noch leistungsfähiger zu machen. Gehen Sie über einfache datenbankgestützte Anwendungen hinaus und nutzen Sie die Fülle der Internetdaten für sich.
„Bravo! Ich kann mir keinen besseren Weg für einen Entwickler vorstellen, diese Algorithmen und Methoden zum ersten Mal zu lernen, und ich kann mir auch keinen besseren Weg für mich (einen alten KI-Hasen) vorstellen, mein Wissen über die Details wieder aufzufrischen.“.
-- Dan Russell, Google.
"Tobys Buch leistet großartige Arbeit, indem es die komplexe Materie der Algorithmen des maschinellen Lernens auf praktische, leicht verständliche Beispiele herunterbricht, die direkt auf die Analyse sozialer Interaktionen im Web angewendet werden können. Hätte ich dieses Buch vor zwei Jahren gehabt, hätte es mir wertvolle Zeit erspart, einige fruchtlose Wege zu beschreiten".
-- Tim Wolters, CTO, Kollektiver Intellekt.
| ISBN: | 9780596529321 |
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| Verlag: | |
| Einband: | Taschenbuch |
| Erscheinungsjahr: | 2007 |
| Seitenzahl: | 362 |
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