集体智慧编程中相关章节对应论文数

前言:最近正在拜读Toby Segaran先生写的集体智慧编程,首先感谢Toby Segaran先生将知识以书本的方式传播给大家,同时也感谢莫映和王开福先生对此书的翻译,谢谢各位的不辞辛苦.首先在写随笔之前,跟各位分享一下我的编程环境:win7系统,python版本是2.7.10,开发环境我选择的是pycharm程序.本书的第一章为集体智慧导言,主要介绍的何为集体智慧和机器学习的相关概念和其局限性,以及与机器学习相关的例子和应用场景.下面开始机器学习第二章--提供推荐的相关内容. 本章主要内容:

本文主要介绍一种非常流行的分类算法:决策树分类算法. 例子:一个网站上有多少用户会愿意为某些高级会员功能而支付费用. 步骤一:导入数据: 新建一个treepredict.py的问价,将下面数据写入.数据的具体信息分别是:来源网站,位置,是否读过FAQ,浏览网页数,选择服务类型. my_data=[['slashdot','USA','yes',18,'None'], ['google','France','yes',23,'Premium'], ['digg','USA','yes',24,'B

概述: 协作性过滤,是一种目前广泛运用于电子商务.交友网站.在线广告等互联网领域的一项技术.其主要作用是为指定用户在广大的用户群中找到品味相同或者相似的人,从而帮助网站针对性的推荐产品给特定的用户,与此同时,用户本人也可以从一堆纷繁复杂的信息中,迅速找到自己喜欢的.感兴趣的那部分信息. 其主要有两种实现方法,一种是基于用户的(user-based),即通过分析用户间的相似性,生成最近的邻居,将邻居中“得分”最高的项目推荐给用户:另一种是基于物品的(item-based),即通过分析用户群体对物品

在网上购物,听歌,看电影的网站上,网站都会根据我们的购物记录,听歌记录或着是观看记录给我们推荐一些商品,音乐或者是电影.那这些推荐系统是怎么实现的呢?首先,推荐一个东西,得是购物者所感兴趣的,那么怎么判断购物者对该物品感兴趣呢?那么,就得根据购物者的记录来判断了,假定购物者所购买的物品都是他所感兴趣的.那么跟该购物者的物品相似的物品就是可以推荐的,这种推荐是基于相似条目的.另外,可以相似的人会大都会有相同的爱好,因此可以根据购物者的该买记录找出相似的购物者,并把相似购物者购买的物品推荐出来,这就

最近在工作之余的时间在阅读集体智慧编程这本书,在随书码字的过程中遇到的一些问题,就在这里记录一下: (注:下面的页码针对于英文的非影印版) chapter1 标题: 没什么说的,浏览下就好. chapter2 提供推荐: 1.书上的源码是基于python 2.x,而在3.x中print是被当作一个函数处理,所以要自己加上括号; 2.在P42利用del.icio.us提供的rss订阅源构建数据集时,这本书发布时间较长的原因,python api pydelicious的 很多接口已经发生了改变,这

一.决策树的显示: 前面我们已经得到了一棵决策树,下一步也许我们该进行数的浏览了.下面这段函数就是一个以纯文本的方式显示决策树的方法,虽然输出不是很美观,但是对于显示节点不是太多的树而言,这也是一种简单的方式. def printtree(tree,indent=''): if tree.results!=None: print str(tree.results) else: print str(tree.col)+':'+str(tree.value)+'?' print indent+'T-

导言部分,截取一些概念.定义的东西如下: 什么是集体智慧 为了创造新的想法,而将一群人的行为.偏好或思想组合在一起: 什么是机器学习 机器学习是人工智能领域中与算法相关的一个子领域,它允许计算机不断的进行学习.大多数情况下,这相当于将一组数据传递给算法,并由算法推断出与这些数据的属性相关的信息——借助这些信息,算法就能够预测出未来有可能会出现的其他数据.这种预测是完全有可能的,因为几乎所有的非随机数据中,都会包含这样活那样的“模式”,这些模式的存在使机器得以据此进行规划.为了实现规划,机器会利用

啦啦啦聚类算法~ 我刚看到这一章的时候内心是崩溃的,许多傻瓜软件点一下鼠标就能完成的事儿,到书里这一章需要许多行代码来完成,也说明了,学数据挖掘,算法real重要.. 本章需要安装: feedparser(第二章安装pydelicious已经安装过了,pip install即可) BeautifulSoup,我也不记得自己是怎么装上的了,据说可以easy_install,大家试一试. PIL,下载地址:http://pythonware.com/products/pil/ 还涉及到一些正则表达式

这一章讲的是利用聚集算法对blog进行分类. 首先是构造数据,找到一组blog,每个blog包含一组单词.这样就形成了(blog-name, word*)*的数据结构. 在构造该数据结构的过程中,还需要删除那些出现得太广泛的单词,删除的办法是计算每个词出现的总次数以及blog的总数,两者的比例超出某个特定的数值则表明该单词太泛滥了. 然后是计算blog之间的距离,和前一章一样,存在两种计算的方式.欧氏距离和pearson相关系数. 然后是聚集算法,存在两种聚集的方法,一种是基于row的,另一种是