具体描述
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。
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。
用户评价
##这本书，前几章看着还可以，觉得学到了点东西，到了后面完全不知道在说什么了，只告诉你怎么做却不告诉你为什么要这样做，套公式
评分##内容丰富，实践性极强。
评分 评分 评分 评分##这是一本很适合对各种机器学习知识进行了解的入门读物，涵盖了较为全面的机器学习方法。全书翻译得不错，但是到处都是须要，真是需要，须要，傻傻分不清楚啊，看着有点别扭的感觉，不过没办法，还是得感谢译者，这只能怪自己的英文水平太低咯~
评分##这本书还不错的，很适合数学基础不算太好（当然也还是要一定的数学基础），又想了解数据挖掘这个领域的读者。或者有实际的项目需求，但又没有足够的时间去深入了解这个领域的实践者。 不过我每次看到有人说它把艰涩的数学讲的很通俗、进而认为那些写满数学公式的书是故弄玄虚...
评分##: TP393.092/29
评分##中国有句老话，叫做“知易行难”。 作算法的朋友应该更有体会，想把 paper 上的公式转变为可以运行的代码，这是件考验功力的事情。 Toby Segaran 写的这本《Programming Collective Intelligence》，是修炼此种功力的武林秘笈之一。 这本书最显著的特点是，实战性极强！ 针对...
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