集体智慧编程

书籍目录

前言.................................................................................................................... viii

第1章 集体智慧导言......................................................................................... 1

什么是集体智慧......................................................................................................................2

什么是机器学习......................................................................................................................3

机器学习的局限......................................................................................................................4

真实生活中的例子..................................................................................................................5

学习型算法的其他用途..........................................................................................................5

第2章 提供推荐................................................................................................ 7

协作型过滤..............................................................................................................................7

搜集偏好.................................................................................................................................8

寻找相近的用户......................................................................................................................9

推荐物品...............................................................................................................................15

匹配商品...............................................................................................................................17

构建一个基于del.icio.us的链接推荐系统..........................................................................19

基于物品的过滤....................................................................................................................22

使用MovieLens数据集........................................................................................................25

基于用户进行过滤还是基于物品进行过滤........................................................................27

练习.......................................................................................................................................28

第3章 发现群组.............................................................................................. 29

监督学习和无监督学习........................................................................................................29

单词向量...............................................................................................................................30

分级聚类...............................................................................................................................33

绘制树状图............................................................................................................................38

列聚类...................................................................................................................................40

K-均值聚类............................................................................................................................42

针对偏好的聚类....................................................................................................................44

以二维形式展现数据............................................................................................................49

有关聚类的其他事宜............................................................................................................53

练习.......................................................................................................................................53

第4章 搜索与排名.......................................................................................... 54

搜索引擎的组成....................................................................................................................54

一个简单的爬虫程序............................................................................................................56

建立索引...............................................................................................................................58

查询.......................................................................................................................................63

基于内容的排名....................................................................................................................64

利用外部回指链接................................................................................................................69

从点击行为中学习................................................................................................................74

练习.......................................................................................................................................84

第5章 优化..................................................................................................... 86

组团旅游...............................................................................................................................87

描述题解...............................................................................................................................88

成本函数...............................................................................................................................89

随机搜索...............................................................................................................................91

爬山法...................................................................................................................................92

模拟退火算法........................................................................................................................95

遗传算法...............................................................................................................................97

真实的航班搜索..................................................................................................................101

涉及偏好的优化..................................................................................................................106

网络可视化..........................................................................................................................110

其他可能的应用场合..........................................................................................................115

练习.....................................................................................................................................116

第6章 文档过滤.............................................................................................117

过滤垃圾信息......................................................................................................................117

文档和单词..........................................................................................................................118

对分类器进行训练..............................................................................................................119

计算概率..............................................................................................................................121

朴素分类器..........................................................................................................................123

费舍尔方法..........................................................................................................................127

将经过训练的分类器持久化..............................................................................................132

过滤博客订阅源..................................................................................................................134

对特征检测的改进..............................................................................................................136

使用Akismet........................................................................................................................138

替代方法..............................................................................................................................139

练习.....................................................................................................................................140

第7章 决策树建模........................................................................................ 142

预测注册用户......................................................................................................................142

引入决策树..........................................................................................................................144

对树进行训练......................................................................................................................145

选择最合适的拆分方案......................................................................................................147

以递归方式构造树..............................................................................................................149

决策树的显示......................................................................................................................151

对新的观测数据进行分类..................................................................................................153

决策树的剪枝......................................................................................................................154

处理缺失数据......................................................................................................................156

处理数值型结果..................................................................................................................158

对住房价格进行建模..........................................................................................................158

对“热度”评价进行建模..................................................................................................161

什么时候使用决策树..........................................................................................................164

练习.....................................................................................................................................165

第8章 构建价格模型..................................................................................... 167

构造一个样本数据集..........................................................................................................167

k-最近邻算法.......................................................................................................................169

为近邻分配权重..................................................................................................................172

交叉验证..............................................................................................................................176

不同类型的变量..................................................................................................................178

对缩放结果进行优化..........................................................................................................181

不对称分布..........................................................................................................................183

使用真实数据——eBay API...............................................................................................189

何时使用k-最近邻算法......................................................................................................195

练习.....................................................................................................................................196

第9章 高阶分类：核方法与SVM ................................................................. 197

婚介数据集..........................................................................................................................197

数据中的难点......................................................................................................................199

基本的线性分类..................................................................................................................202

分类特征..............................................................................................................................205

对数据进行缩放处理..........................................................................................................209

理解核方法..........................................................................................................................211

支持向量机..........................................................................................................................215

使用LIBSVM......................................................................................................................217

基于Facebook的匹配........................................................................................................219

练习.....................................................................................................................................225

第10章 寻找独立特征................................................................................... 226

搜集一组新闻......................................................................................................................227

先前的方法..........................................................................................................................231

非负矩阵因式分解..............................................................................................................232

结果呈现..............................................................................................................................240

利用股票市场的数据..........................................................................................................243

练习.....................................................................................................................................248

第11章 智能进化.......................................................................................... 250

什么是遗传编程..................................................................................................................250

将程序以树形方式表示......................................................................................................253

构造初始种群......................................................................................................................257

测试题解..............................................................................................................................259

对程序进行变异..................................................................................................................260

交叉.....................................................................................................................................263

构筑环境..............................................................................................................................265

一个简单的游戏..................................................................................................................268

更多可能性..........................................................................................................................273

练习.....................................................................................................................................276

第12章 算法总结.......................................................................................... 277

贝叶斯分类器......................................................................................................................277

决策树分类器......................................................................................................................281

神经网络..............................................................................................................................285

支持向量机..........................................................................................................................289

k-最近邻...............................................................................................................................293

聚类.....................................................................................................................................296

多维缩放..............................................................................................................................300

非负矩阵因式分解..............................................................................................................302

优化.....................................................................................................................................304

附录A：第三方函数库..................................................................................... 309

附录B：数学公式............................................................................................. 316

索引.................................................................................................................. 323

作者简介

《集体智慧编程》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。

《集体智慧编程》是Web 开发者、架构师、应用工程师等的绝佳选择。

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