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Kollektive Intelligenz: analysieren, programmieren und nutzen (2007)

von Toby Segaran

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Sie wollen wissen, wie Rankings, Produktempfehlungen, Social Bookmarking und Online-Partnerbörsen technisch funktionieren? Dieses außergewöhnliche Buch zeigt Ihnen, wie Sie Web 2.0-Applikationen bauen, mit denen Sie die riesigen Datenmengen durchsuchen und analysieren können, die von den Benutzern aktueller Webanwendungen täglich erzeugt werden. Es nimmt Sie mit in die Welt des maschinellen Lernens und der Statistik und erklärt, wie Sie Schlussfolgerungen aus User Experience, persönlichen Vorlieben und menschlichem Verhalten ziehen. User-Daten und UGC für Ihre Web 2.0-Apps nutzen: Dieses Buch erläutert anschaulich, wie aus User Generated Content mit den richtigen Algorithmen "kollektive Intelligenz" destilliert werden kann und wie Sie daraus einen echten Mehrwert für Ihre Web 2.0-Anwendungen generieren. Mit den ausgereiften Algorithmen in diesem Buch können Sie raffinierte Programme schreiben, die Sie direkt für Ihre Website-Projekte nutzen können. Die Faszination der Algorithmen entdecken: Toby Segaran geht ganz praktisch an das spannende, aber komplexe Thema heran. Er zeigt an leicht verständlichen Beispielen, wie die Algorithmen zum maschinellen Lernen funktionieren. Er erklärt beispielsweise: kollaborative Filtertechniken, die es Online-Händlern erlauben, Produkte oder Medien zu empfehlen Cluster-Methoden, die Gruppen ähnlicher Objekte in einem größeren Datenbestand entdecken Optimierungs-Algorithmen, die Millionen von möglichen Lösungen eines Problems durchsuchen und die beste auswählen Bayes'sches Filtern, das in Spam-Filtern zum Klassifizieren von Dokumenten genutzt wird Support-Vektor-Maschinen, die Personen in Online-Dating-Sites zusammenzubringen Jeder Algorithmus ist kurz und prägnant durch gut nachvollziehbaren Python-Code beschrieben. Der Bezug zu realen Sites wie Facebook, ebay oder del.icio.us sowie zahlreiche Übungen machen Lust auf mehr, wecken den Spiel- und Experimentiertrieb - und zeigen Ihnen viele neue Techniken, mit denen Sie Ihre Web 2.0-Website noch interessanter machen.… (mehr)
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A relevant text in 2010, outdated and superseded in 2020.

A testament to how quickly this area has developed. There are now many many additional computational options than those covered here. ( )
  yates9 | Feb 28, 2024 |
This book does a good job making an introduction of machine learning technologies to the average programmer. This is its main merit. Having said that, the introduction to the subjects is very simplified, so you'll need further reference to actually implement anything at all. It's full of Python code snippets only work to make the subject appear accessible to the programmer, and look like waffle to me. Mathematical formulas in which code snippets are based can only be found (without further explanation) on an annex. Algorithm alternatives or optimizations for real-life operations are not described. But in the end, this is the objective of this book. My main criticism would be that the book doesn't fully succeed at explaining exactly what you should use each technique for and which are their pros and cons.

To sum up, read this book if you are a programmer, you have no previous knowledge on machine learning topics and you want a math-free introduction on the subject. ( )
  jmones | Jun 18, 2012 |
This is a terrific resource for anyone interested in modern methods of data aggregation and statistics because it provides actual working code that you can copy and modify. You can get all the source files online from the author's web site. ( )
1 abstimmen halabelson | Feb 8, 2009 |
Amazing piece of work. Makes much sense of the power of software and algorithms in predicting customer preferences and behavior based on aggregate data. Very well done with concise examples in Python programming language. Entire book is quite focused on modern web sites and web technology. ( )
2 abstimmen customersurveys | Dec 16, 2007 |
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Originalsprache
Anerkannter DDC/MDS
Anerkannter LCC

Literaturhinweise zu diesem Werk aus externen Quellen.

Wikipedia auf Englisch (4)

Sie wollen wissen, wie Rankings, Produktempfehlungen, Social Bookmarking und Online-Partnerbörsen technisch funktionieren? Dieses außergewöhnliche Buch zeigt Ihnen, wie Sie Web 2.0-Applikationen bauen, mit denen Sie die riesigen Datenmengen durchsuchen und analysieren können, die von den Benutzern aktueller Webanwendungen täglich erzeugt werden. Es nimmt Sie mit in die Welt des maschinellen Lernens und der Statistik und erklärt, wie Sie Schlussfolgerungen aus User Experience, persönlichen Vorlieben und menschlichem Verhalten ziehen. User-Daten und UGC für Ihre Web 2.0-Apps nutzen: Dieses Buch erläutert anschaulich, wie aus User Generated Content mit den richtigen Algorithmen "kollektive Intelligenz" destilliert werden kann und wie Sie daraus einen echten Mehrwert für Ihre Web 2.0-Anwendungen generieren. Mit den ausgereiften Algorithmen in diesem Buch können Sie raffinierte Programme schreiben, die Sie direkt für Ihre Website-Projekte nutzen können. Die Faszination der Algorithmen entdecken: Toby Segaran geht ganz praktisch an das spannende, aber komplexe Thema heran. Er zeigt an leicht verständlichen Beispielen, wie die Algorithmen zum maschinellen Lernen funktionieren. Er erklärt beispielsweise: kollaborative Filtertechniken, die es Online-Händlern erlauben, Produkte oder Medien zu empfehlen Cluster-Methoden, die Gruppen ähnlicher Objekte in einem größeren Datenbestand entdecken Optimierungs-Algorithmen, die Millionen von möglichen Lösungen eines Problems durchsuchen und die beste auswählen Bayes'sches Filtern, das in Spam-Filtern zum Klassifizieren von Dokumenten genutzt wird Support-Vektor-Maschinen, die Personen in Online-Dating-Sites zusammenzubringen Jeder Algorithmus ist kurz und prägnant durch gut nachvollziehbaren Python-Code beschrieben. Der Bezug zu realen Sites wie Facebook, ebay oder del.icio.us sowie zahlreiche Übungen machen Lust auf mehr, wecken den Spiel- und Experimentiertrieb - und zeigen Ihnen viele neue Techniken, mit denen Sie Ihre Web 2.0-Website noch interessanter machen.

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