集體智慧編程

A. 看《集體智慧編程》需要哪些基礎

基礎主要還是數學基礎，與集體智慧編程相關的主要的：數學知識：線性代數、微積分、概率、統計等

B. 機器學習實戰 和集體智慧編程哪個好

您好，希望以下回答能幫助您
目前沒有PDF,我這兩本都有,是值得購買的好書～第一本入門,一本算是機器學習領域中文書python解釋目前最好的～
如您還有疑問可繼續追問。

C. python 集體智慧編程

不知道你有什麼類型的問題呢，簡單說一下唄。學習Python有很多更基礎的書啊，《集體智慧編程》算是介紹演算法的了。

D. 集體智慧編程的編輯推薦

「太棒了!對於初學這些演算法的開發者而言，我想不出有比這本書更好的選擇了，而對於像我這樣學過Al的老朽而言，我也想不出還有什麼更好的辦法能夠讓自己重溫這些知識的細節。」
——Dan Russell，資深技術經理，Google
「Toby的這本書非常成功地將機器學習演算法這一復雜的議題拆分成了一個個既實用又易。瞳的例子，我們可以直接利用這些例子來分析當前網路上的社會化交互作用。假如我早兩年讀過這本書，就會省去許多寶貴的時間，也不至於走那麼多的彎路了。」
——Tim Wolters，CT0，Collective Intellect
想了解蘊藏在搜索排名、商品推薦、社會化書簽以及在線婚介應用背後的巨大威力嗎?本書的內容引人入勝，它將會告訴我們如何構造Web 2．0應用，使其能夠挖掘有大量用戶參與的互聯網應用所產生的海量數據。利用書中介紹的這些復雜演算法，可以編寫出智能程序、訪問其他Web站點的數據集、從我們自己的應用程序中搜集用戶數據，進而分析和理解這些數據。
本書將引領我們進入機器學習與計算統計的世界，並解釋如何得出有關用戶體驗、市場營銷、個人品味以及我們和他人每天搜集的用戶行為方面的結論。書中對每一個演算法都進行了詳細的描述，並附以簡潔的代碼，這些代碼可以直接用於我們的Web站點、博客、維基，或者其他特定的應用。
本書向讀者介紹了：
令在線零售商向用戶提供商品或媒體推薦的協作型過濾技術；
在一個大型數據集中檢測相似項群組的聚類方法；
在針對某一問題的數以百萬計的可能題解中進行搜索，並從中選出最優解的優化演算法；
用於垃圾過濾技術的貝葉斯過濾器，如何根據單詞類型及其他特徵對文檔進行分類；
用於對在線約會站點的用戶進行配對的支持向量機；
用於問題求解的智能進化技術——隨著玩游戲的次數逐漸增多，計算機玩家如何通過改進自身代碼的方式來發展技能。
本書的每一章後都有練習，這些練習對演算法進行了擴展，使其變得更加強大。讓我們超越以資料庫為後端的簡單應用系統，挖掘互聯網數據的價值，為我所用!

E. 《集體智慧編程》在線閱讀或下載

英文版的我有PDF，全套的。
中文版的有幾章PDF，不全。
你也可以嘗試去www.china-pub.com裡面找找，或許可以找到。
你要的話 留郵箱，我傳你。

F. 看集體智慧編程需要什麼基礎知識

我覺得應該根據你的工作需要或者說你的發展方向而定。基本上兩大類吧：C/C++和Java。比如，如果你要做企業級應用的你應該學習Java和C＃；如果你想做嵌入式，那麼應該學好C語言；其他情況下，在你不知道要做什麼之前你可以選擇學習C/C++。學會這...

G. 關於python編程的一個問題，集體智慧編程

改成這樣，就可以了 應該

frommathimportsqrt
defsim_distance(prefs,personal1,personal2):
si={}
foriteminprefs[personal1]:
ifiteminprefs[personal2]:
si[item]=1
iflen(si)==0:return0//這一句有問題！！
sum_of_squares=sum([pow(prefs[personal1][item]-prefs[personal2][item],2)
foriteminprefs[personal1]ifiteminprefs[personal2]])
return1/(1+sqrt(sum_of_squares))

reload未定義說明要麼這個變數你木有聲明，要麼這個模塊你木有導入

H. 集體智慧編程怎麼樣

作者把復雜的東西講的我這么平凡的讀者都可以讀懂，並產生了極大的興趣。是在是佩服。有點遺憾的是 每章後的習題 沒有答案，哪位朋友有答案，或者都能很簡單的完成......

I. 集體智慧編程的例子都實現不了是為什麼

集體智慧編程的例子都實現不了是為什麼
1.正則化就是對最小化經驗誤差函數上加約束，這樣的約束可以解釋為先驗知識(正則化參數等價於對參數引入先驗分布)。約束有引導作用，在優化誤差函數的時候傾向於選擇滿足約束的梯度減少的方向，使最終的解傾向於符合先驗知識(如一般的l-norm先驗，表示原問題更可能是比較簡單的，這樣的優化傾向於產生參數值量級小的解，一般對應於稀疏參數的平滑解)。
2.同時，正則化解決了逆問題的不適定性，產生的解是存在，唯一同時也依賴於數據的，雜訊對不適定的影響就弱，解就不會過擬合，而且如果先驗(正則化)合適，則解就傾向於是符合真解(更不會過擬合了)，即使訓練集中彼此間不相關的樣本數很少。

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書名：集體智慧編程

作者：Toby Segaran

譯者：莫映

豆瓣評分：9.0

出版社：電子工業出版社

出版年份：2009-1

頁數：364

內容簡介：

本書以機器學習與計算統計為主題背景，專門講述如何挖掘和分析Web上的數據和資源，如何分析用戶體驗、市場營銷、個人品味等諸多信息，並得出有用的結論，通過復雜的演算法來從Web網站獲取、收集並分析用戶的數據和反饋信息，以便創造新的用戶價值和商業價值。全書內容翔實，包括協作過濾技術（實現關聯產品推薦功能）、集群數據分析（在大規模數據集中發掘相似的數據子集）、搜索引擎核心技術（爬蟲、索引、查詢引擎、PageRank演算法等）、搜索海量信息並進行分析統計得出結論的優化演算法、貝葉斯過濾技術（垃圾郵件過濾、文本過濾）、用決策樹技術實現預測和決策建模功能、社交網路的信息匹配技術、機器學習和人工智慧應用等。

本書是Web開發者、架構師、應用工程師等的絕佳選擇。

作者簡介：

Toby Segaran是Genstruct公司的軟體開發主管，這家公司涉足計算生物領域，他本人的職責是設計演算法，並利用數據挖掘技術來輔助了解葯品機理。Toby Segaran還為其他幾家公司和數個開源項目服務，幫助它們從收集到的數據當中分析並發掘價值。除此以外，Toby Segaran還建立了幾個免費的網站應用，包括流行的tasktoy和Lazybase。他非常喜歡滑雪與品酒，其博客地址是blog.kiwitobes.com，現居於舊金山。