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Programming Collective Intelligence
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Produktbeschreibungen
Pressestimmen
"Das Buch ist einfach spannend! Es behandelt klassische KI-Themen im Rahmen von Web 2.0-Anwendungen, also Filtertechniken, Clustering, Mustererkennung, Ranking, Optimierungsprobleme, Entscheidungsbäume bis hin zu genetischer Programmierung, neuronalen Netzen und vieles mehr. Und jedes Kapitel wird mit mindestens einer vollständigen und lauffähigen Anwendung illustriert, die in Python geschrieben ist. [...] Wenn man ein wenig Interesse an Themen der Künstlichen Intelligenz hat und ein paar Grundkenntnisse in Mathematik und Statistik besitzt, ist das Buch ein wirklicher Gewinn." - Schockwellenreiter.de, September 2007 Lesen Sie die ausführliche Rezension unter: http://www.schockwellenreiter.de/2007/09/03.html#ichHabeGelesenProgrammingCollectiveIntelligence
Kurzbeschreibung
Want to tap the power behind search rankings, product recommendations, social bookmarking, and online matchmaking? This fascinating book demonstrates how you can build Web 2.0 applications to mine the enormous amount of data created by people on the Internet. With the sophisticated algorithms in this book, you can write smart programs to access interesting datasets from other web sites, collect data from users of your own applications, and analyze and understand the data once you've found it. Programming Collective Intelligence takes you into the world of machine learning and statistics, and explains how to draw conclusions about user experience, marketing, personal tastes, and human behavior in general -- all from information that you and others collect every day. Each algorithm is described clearly and concisely with code that can immediately be used on your web site, blog, Wiki, or specialized application. This book explains: * Collaborative filtering techniques that enable online retailers to recommend products or media * Methods of clustering to detect groups of similar items in a large dataset * Search engine features -- crawlers, indexers, query engines, and the PageRank algorithm * Optimization algorithms that search millions of possible solutions to a problem and choose the best one * Bayesian filtering, used in spam filters for classifying documents based on word types and other features * Using decision trees not only to make predictions, but to model the way decisions are made * Predicting numerical values rather than classifications to build price models * Support vector machines to match people in online dating sites * Non-negative matrix factorization to find the independent features in a dataset * Evolving intelligence for problem solving -- how a computer develops its skill by improving its own code the more it plays a game Each chapter includes exercises for extending the algorithms to make them more powerful. Go beyond simple database-backed applications and put the wealth of Internet data to work for you. "Bravo! I cannot think of a better way for a developer to first learn these algorithms and methods, nor can I think of a better way for me (an old AI dog) to reinvigorate my knowledge of the details." -- Dan Russell, Google "Toby's book does a great job of breaking down the complex subject matter of machine-learning algorithms into practical, easy-to-understand examples that can be directly applied to analysis of social interaction across the Web today. If I had this book two years ago, it would have saved precious time going down some fruitless paths." -- Tim Wolters, CTO, Collective Intellect
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Kundenrezensionen
Die hilfreichsten Kundenrezensionen
13 von 13 Kunden fanden die folgende Rezension hilfreich
Format:Taschenbuch
Dieses Buch hebt sich entscheidend aus der Web 2.0-Publikationswelle heraus. In anschaulicher Weise zeigt der Autor, wie sich der user generated content des partizipativen Netzes mit relativ einfachen Mitteln zu Formen der kollektiven Intelligenz aggregieren lässt, d.h. wie daraus ein echter Mehrwert generiert werden kann. Alle angeführten Algorithmen werden an Hand von Programmierbeispielen erklärt, die sich daheim am PC mit Internetanschluss praktischen nachvollziehen lassen und zwar nicht nur für kleine Spielbeispiele, sondern auch am realen Objekt wie beispielsweise Facebook, del.icio.us oder diversen Blogs. Das macht Lust auf mehr, weckt den Spiel-/ Experimentiertrieb und fördert schließlich das nachhaltige Verständnis der Inhalte.
Insgesamt eines meiner absoluten Lieblingsbücher zum Thema Web 2.0, dass ich jedem Interessierten mit einem Grundverständnis für Informatik sehr empfehle. Dabei bietet das Buch nicht nur einen Einblick in die faszinierende Welt moderner Algorithmen, sondern gleichzeitig auch einen Programmierkurs in einer modernen Skriptsprache (Python).
Insgesamt eines meiner absoluten Lieblingsbücher zum Thema Web 2.0, dass ich jedem Interessierten mit einem Grundverständnis für Informatik sehr empfehle. Dabei bietet das Buch nicht nur einen Einblick in die faszinierende Welt moderner Algorithmen, sondern gleichzeitig auch einen Programmierkurs in einer modernen Skriptsprache (Python).
3 von 3 Kunden fanden die folgende Rezension hilfreich
Format:Taschenbuch
Das Buch "Programming Collective Intelligence" von Toby Segaran bietet eine sehr gute Einführung zum maschinellen Lernen und Data-Mining mit Daten aus dem Web.
Es geht das Thema aus Programmierersicht an, und jeder Schritt wird durch einen entsprechenden Python-Code-Abschnitt illustriert. Das Gelernte kann sofort in kleinen Übungsprogrammen ausprobiert werden, sodass die Algorithmen für Programmierer leicht nachvollziehbar sind.
Das Buch will ein Verständnis für die Grundlagen schaffen, Effizienz der Algorithmen oder der Implementierung stehen nicht im Vordergrund. Bis auf eine kurze Zusammenfassung am Ende des Buches gibt es auch keine mathematische Behandlung des Themas. Freilich gibt es bereits einige sehr gute Bücher, die hier Abhilfe schaffen.
Das Buch ist sehr gut geeignet, einen fundierten Überblick über die wichtigen Themen des maschinellen Lernens zu schaffen (einschl. Support Vector Machines und Non-Negative Matrix Factorization) - etwas, was bei der sehr technischen Literatur aus diesem Feld oft vernachlässigt wird.
Und nicht nur für den Einsteiger ist das Buch von Belang: Den größten Nutzen aus einer guten Einführung zieht oft derjenige, der sie eigentlich gar nicht mehr braucht.
Es geht das Thema aus Programmierersicht an, und jeder Schritt wird durch einen entsprechenden Python-Code-Abschnitt illustriert. Das Gelernte kann sofort in kleinen Übungsprogrammen ausprobiert werden, sodass die Algorithmen für Programmierer leicht nachvollziehbar sind.
Das Buch will ein Verständnis für die Grundlagen schaffen, Effizienz der Algorithmen oder der Implementierung stehen nicht im Vordergrund. Bis auf eine kurze Zusammenfassung am Ende des Buches gibt es auch keine mathematische Behandlung des Themas. Freilich gibt es bereits einige sehr gute Bücher, die hier Abhilfe schaffen.
Das Buch ist sehr gut geeignet, einen fundierten Überblick über die wichtigen Themen des maschinellen Lernens zu schaffen (einschl. Support Vector Machines und Non-Negative Matrix Factorization) - etwas, was bei der sehr technischen Literatur aus diesem Feld oft vernachlässigt wird.
Und nicht nur für den Einsteiger ist das Buch von Belang: Den größten Nutzen aus einer guten Einführung zieht oft derjenige, der sie eigentlich gar nicht mehr braucht.
6 von 7 Kunden fanden die folgende Rezension hilfreich
Format:Taschenbuch
Nachdem mich vor zwei Jahren Ruby on Rails in Wallung gebracht hat, fesselt mich zurzeit Collective Intelligence von Toby Segaran (Blog, Interview). Es wendet das eher trockene Thema Maschinelles Lernen mit spielerischer Leichtigkeit auf praktische Anwendungen im "Web 2.0" an. Auf jeweils wenigen Seiten stellt er einen Algorithmus direkt an einem praktischen Problem vor und liefert den Code gleich mit. Dabei spührt er auf Entdeckungsreise den von Internetbenutzern in Blogs, Lesezeichen, und Käufen preisgegeben Preferenzen nach:
* Ähnliche Webseiten mit Hilfe von del.icio.us empfehlen
* Blogs gruppieren und visualisieren
* Eine Wikipedia-Suchmaschine im Google-Stil bauen
* Reispläne mit Kayak Flugdaten optimieren
* Interessante Blogeinträge filtern
* Kriterien für Häuserpreise und Partnersuche finden
* eBay Preis vorhersagen
* Partner in Facebook suchen
* Nachrichtentrends und ihren Einfluss auf Aktienpreise analysieren
* Ausblick genetische Programmierung
Das Buch hat meine Fantasie geweckt, selbst im Web 2.0 auf Schatzsuche zu gehen. Wissen in so einer Gelassenheit und erfrischenden Kürze anzuwenden wie Toby Segaran es in seinem mittlerweile auch in Deutsch erschienenen Buch tut ist eine hohe Kunst, in der ich mich ebenfalls mehr üben möchte.
* Ähnliche Webseiten mit Hilfe von del.icio.us empfehlen
* Blogs gruppieren und visualisieren
* Eine Wikipedia-Suchmaschine im Google-Stil bauen
* Reispläne mit Kayak Flugdaten optimieren
* Interessante Blogeinträge filtern
* Kriterien für Häuserpreise und Partnersuche finden
* eBay Preis vorhersagen
* Partner in Facebook suchen
* Nachrichtentrends und ihren Einfluss auf Aktienpreise analysieren
* Ausblick genetische Programmierung
Das Buch hat meine Fantasie geweckt, selbst im Web 2.0 auf Schatzsuche zu gehen. Wissen in so einer Gelassenheit und erfrischenden Kürze anzuwenden wie Toby Segaran es in seinem mittlerweile auch in Deutsch erschienenen Buch tut ist eine hohe Kunst, in der ich mich ebenfalls mehr üben möchte.
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