集体智慧编程

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。

前言 viii 第1章 集体智慧导言 1 什么是集体智慧 2 什么是机器学习 3 机器学习的局限 4 真实生活中的例子 5 学习型算法的其他用途 5 第2章 提供推荐 7 协作型过滤 7 搜集偏好 8 寻找相近的用户 9 推荐物品 15 匹配商品 17 构建一个基于del.icio.us的链接推荐系统 19 基于物品的过滤 22 使用MovieLens数据集 25 基于用户进行过滤还是基于物品进行过滤 27 练习 28 第3章 发现群组 29 监督学习和无监督学习 29 单词向量 30 分级聚类 33 绘制树状图 38 列聚类 40 K-均值聚类 42 针对偏好的聚类 44 以二维形式展现数据 49 有关聚类的其他事宜 53 练习 53 第4章 搜索与排名 54 搜索引擎的组成 54 一个简单的爬虫程序 56 建立索引 58 查询 63 基于内容的排名 64 利用外部回指链接 69 从点击行为中学习 74 练习 84 第5章 优化 86 组团旅游 87 描述题解 88 成本函数 89 随机搜索 91 爬山法 92 模拟退火算法 95 遗传算法 97 真实的航班搜索 101 涉及偏好的优化 106 网络可视化 110 其他可能的应用场合 115 练习 116 第6章 文档过滤 117 过滤垃圾信息 117 文档和单词 118 对分类器进行训练 119 计算概率 121 朴素分类器 123 费舍尔方法 127 将经过训练的分类器持久化 132 过滤博客订阅源 134 对特征检测的改进 136 使用Akismet 138 替代方法 139 练习 140 第7章 决策树建模 142 预测注册用户 142 引入决策树 144 对树进行训练 145 选择最合适的拆分方案 147 以递归方式构造树 149 决策树的显示 151 对新的观测数据进行分类 153 决策树的剪枝 154 处理缺失数据 156 处理数值型结果 158 对住房价格进行建模 158 对“热度”评价进行建模 161 什么时候使用决策树 164 练习 165 第8章 构建价格模型 167 构造一个样本数据集 167 k-最近邻算法 169 为近邻分配权重 172 交叉验证 176 不同类型的变量 178 对缩放结果进行优化 181 不对称分布 183 使用真实数据——eBay API 189 何时使用k-最近邻算法 195 练习 196 第9章 高阶分类：核方法与SVM 197 婚介数据集 197 数据中的难点 199 基本的线性分类 202 分类特征 205 对数据进行缩放处理 209 理解核方法 211 支持向量机 215 使用LIBSVM 217 基于Facebook的匹配 219 练习 225 第10章 寻找独立特征 226 搜集一组新闻 227 先前的方法 231 非负矩阵因式分解 232 结果呈现 240 利用股票市场的数据 243 练习 248 第11章 智能进化 250 什么是遗传编程 250 将程序以树形方式表示 253 构造初始种群 257 测试题解 259 对程序进行变异 260 交叉 263 构筑环境 265 一个简单的游戏 268 更多可能性 273 练习 276 第12章 算法总结 277 贝叶斯分类器 277 决策树分类器 281 神经网络 285 支持向量机 289 k-最近邻 293 聚类 296 多维缩放 300 非负矩阵因式分解 302 优化 304 附录A：第三方函数库 309 附录B：数学公式 316 索引 323

Toby Segaran 是 Genstruct 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。他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，他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。

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