集体智慧编程

A. 看《集体智慧编程》需要哪些基础

基础主要还是数学基础，与集体智慧编程相关的主要的：数学知识：线性代数、微积分、概率、统计等

B. 机器学习实战 和集体智慧编程哪个好

您好，希望以下回答能帮助您
目前没有PDF,我这两本都有,是值得购买的好书～第一本入门,一本算是机器学习领域中文书python解释目前最好的～
如您还有疑问可继续追问。

C. python 集体智慧编程

不知道你有什么类型的问题呢，简单说一下呗。学习Python有很多更基础的书啊，《集体智慧编程》算是介绍算法的了。

D. 集体智慧编程的编辑推荐

“太棒了!对于初学这些算法的开发者而言，我想不出有比这本书更好的选择了，而对于像我这样学过Al的老朽而言，我也想不出还有什么更好的办法能够让自己重温这些知识的细节。”
——Dan Russell，资深技术经理，Google
“Toby的这本书非常成功地将机器学习算法这一复杂的议题拆分成了一个个既实用又易。瞳的例子，我们可以直接利用这些例子来分析当前网络上的社会化交互作用。假如我早两年读过这本书，就会省去许多宝贵的时间，也不至于走那么多的弯路了。”
——Tim Wolters，CT0，Collective Intellect
想了解蕴藏在搜索排名、商品推荐、社会化书签以及在线婚介应用背后的巨大威力吗?本书的内容引人入胜，它将会告诉我们如何构造Web 2．0应用，使其能够挖掘有大量用户参与的互联网应用所产生的海量数据。利用书中介绍的这些复杂算法，可以编写出智能程序、访问其他Web站点的数据集、从我们自己的应用程序中搜集用户数据，进而分析和理解这些数据。
本书将引领我们进入机器学习与计算统计的世界，并解释如何得出有关用户体验、市场营销、个人品味以及我们和他人每天搜集的用户行为方面的结论。书中对每一个算法都进行了详细的描述，并附以简洁的代码，这些代码可以直接用于我们的Web站点、博客、维基，或者其他特定的应用。
本书向读者介绍了：
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。
本书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!

E. 《集体智慧编程》在线阅读或下载

英文版的我有PDF，全套的。
中文版的有几章PDF，不全。
你也可以尝试去www.china-pub.com里面找找，或许可以找到。
你要的话 留邮箱，我传你。

F. 看集体智慧编程需要什么基础知识

我觉得应该根据你的工作需要或者说你的发展方向而定。基本上两大类吧：C/C++和Java。比如，如果你要做企业级应用的你应该学习Java和C＃；如果你想做嵌入式，那么应该学好C语言；其他情况下，在你不知道要做什么之前你可以选择学习C/C++。学会这...

G. 关于python编程的一个问题，集体智慧编程

改成这样，就可以了 应该

frommathimportsqrt
defsim_distance(prefs,personal1,personal2):
si={}
foriteminprefs[personal1]:
ifiteminprefs[personal2]:
si[item]=1
iflen(si)==0:return0//这一句有问题！！
sum_of_squares=sum([pow(prefs[personal1][item]-prefs[personal2][item],2)
foriteminprefs[personal1]ifiteminprefs[personal2]])
return1/(1+sqrt(sum_of_squares))

reload未定义说明要么这个变量你木有声明，要么这个模块你木有导入

H. 集体智慧编程怎么样

作者把复杂的东西讲的我这么平凡的读者都可以读懂，并产生了极大的兴趣。是在是佩服。有点遗憾的是 每章后的习题 没有答案，哪位朋友有答案，或者都能很简单的完成......

I. 集体智慧编程的例子都实现不了是为什么

集体智慧编程的例子都实现不了是为什么
1.正则化就是对最小化经验误差函数上加约束，这样的约束可以解释为先验知识(正则化参数等价于对参数引入先验分布)。约束有引导作用，在优化误差函数的时候倾向于选择满足约束的梯度减少的方向，使最终的解倾向于符合先验知识(如一般的l-norm先验，表示原问题更可能是比较简单的，这样的优化倾向于产生参数值量级小的解，一般对应于稀疏参数的平滑解)。
2.同时，正则化解决了逆问题的不适定性，产生的解是存在，唯一同时也依赖于数据的，噪声对不适定的影响就弱，解就不会过拟合，而且如果先验(正则化)合适，则解就倾向于是符合真解(更不会过拟合了)，即使训练集中彼此间不相关的样本数很少。

J. 《集体智慧编程》pdf下载在线阅读，求百度网盘云资源

《集体智慧编程》（Toby Segaran）电子书网盘下载免费在线阅读

链接：

书名：集体智慧编程

作者：Toby Segaran

译者：莫映

豆瓣评分：9.0

出版社：电子工业出版社

出版年份：2009-1

页数：364

内容简介：

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。

作者简介：

Toby Segaran是Genstruct公司的软件开发主管，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。Toby Segaran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，Toby Segaran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。