Библиотека knigago >> Компьютеры: Разработка ПО >> Программирование: прочее >> Программируем коллективный разум


СЛУЧАЙНЫЙ КОММЕНТАРИЙ

# 1245, книга: Лимерики
автор: Эдвард Лир

Я просто обожаю эти Лимерики! Они такие очаровательные и забавные, что я не могу перестать их читать. Эдвард Лир был гением, который умел находить смешное в самых обычных вещах. Мне особенно нравятся лимерики о людях с необычными привычками или внешностью. Например, есть тот, который про старушку, которая съела слизняка, чтобы он не поцарапал ее колено. Как можно не смеяться над этим? Эти стихи настолько остроумны и полны игры слов, что они заставят вас покатываться со смеху. Я настоятельно...

СЛУЧАЙНАЯ КНИГА

Пол Келвер. Джером Клапка Джером
- Пол Келвер

Жанр: Классическая проза

Год издания: 1993

Серия: Пол Келвер

СЛУЧАЙНАЯ КНИГА

Восточные славяне и нашествие Батыя. Вольдемар Николаевич Балязин
- Восточные славяне и нашествие Батыя

Жанр: История: прочее

Год издания: 2006

Серия: Неофициальная история России

Тоби Сегаран - Программируем коллективный разум

Программируем коллективный разум
Книга - Программируем коллективный разум.  Тоби Сегаран  - прочитать полностью в библиотеке КнигаГо
Название:
Программируем коллективный разум
Тоби Сегаран

Жанр:

Программирование: прочее

Изадано в серии:

неизвестно

Издательство:

Символ-Плюс

Год издания:

ISBN:

978-5-93286-119-6

Отзывы:

Комментировать

Рейтинг:

Поделись книгой с друзьями!

Помощь сайту: донат на оплату сервера

Краткое содержание книги "Программируем коллективный разум"

Средства эффективной обработки информации в Интернете еще никогда не были настолько важны и востребованы, как сегодня. Эта книга – первое практическое руководство по программированию интеллектуальных приложений для Web 2.0. Здесь вы найдете все необходимое, чтобы научиться создавать самообучаемые программы, которые способны собирать и анализировать огромные массивы данных, имеющиеся в Сети. Вы научитесь пользоваться алгоритмами машинного обучения, адаптируя их под свои собственные нужды. Чтобы овладеть представленным материалом, от вас не потребуется никаких специальных знаний об анализе данных, машинном обучении или математической статистике. Однако предполагается, что вы имеете достаточный опыт программирования и знакомы с основными концепциями. В каждой главе вы найдете практические примеры и задания, которые помогут вам быстро и легко освоить различные аспекты работы алгоритмов.

Читаем онлайн "Программируем коллективный разум". [Страница - 109]

298
стохастическая оптимизация 111

Т
температура 342
тестовые наборы 207
точное соответствие 110
транспонирование 267

У
угол между векторами, вычисление 357
уровень запроса 99
условная вероятность 149, 354
теорема Байеса 152

364

Алфавитный указатель

Ф

Х

фильтрация документов 144
Akismet 166
виртуальные признаки 169
вычисление Pr(Документ) 169
вычисление вероятностей 149
предполагаемая вероятность 150
условная вероятность 149
каналы блогов 161
классификация документов 145
обучение классификаторов 146
метод Фишера 155
классификация образцов 158
комбинирование вероятностей 157
сравнение с наивным байесовским
фильтром 155
на основе правил 145
наивный байесовский
классификатор 151
выбор категории 153
переменные предполагаемые
вероятности 168
сохранение обученных
классификаторов 159
SQLite 160
спам 144, 145
порог 154
упражнения 168
усовершенствование алгоритма
обнаружения признаков 164
фильтр на базе нейронной сети 169
фразы произвольной длины 169
фильтрация по схожести образцов 43
выдача рекомендаций 44
закладок 49
и фильтрация по схожести
пользователей 48
набор данных для сравнения
образцов 43
финансовое мошенничество 24
финансовые рынки 20
Фишера метод 155
классификация образцов 158
комбинирование вероятностей 157
сравнение с наивным байесовским
фильтром 155
форумы 144
функция
вычитания 204
радиального базиса 245
выживаемости 285
фьючерсные рынки 20

хи-квадрат, распределение 157
Холланд Джон 126

Ц
целевая функция 114, 135, 341
глобальный минимум 342
группового путешествия 142
локальный минимум 341
цена закрытия 277
ценовые модели 197
k-ближайшие соседи 199
изменение параметра ss
для построения графика
распределения вероятностей 228
исключение переменных 228
набор данных о лэптопах 228
оптимизация количества соседей 227
перекрестный контроль
с исключением по одному
образцу 228
поиск по атрибутам 228
построение демонстрационного
набора данных 198
упражнения 227
центроиды 335
цены на недвижимость,
моделирование 188
API сайта Zillow 189

Ч
частота слов 89, 90, 110
черный ящик 324

Ш
штраф за величину угла 143

Э
элитизм 300
энтропия 177, 355
код 355

Я
ядерные методы 229
идея 243
ядро
в библиотеке LIBSVM 258
выбор наилучших параметров 258

365

Алфавитный указатель

A
advancedclassify.py
dotproduct, функция 236
dpclassify, функция 237
getlocation, функция 240
getoffset, функция 246
lineartrain, функция 234
loadnumerical, функция 241
matchcount, функция 238
matchrow, класс
loadmatch, функция 231
milesdistance, функция 239
nlclassify, функция 246
rbf, функция 245
scaledate, функция 242
yesno, функция 238
agesonly.csv, файл 230
Akismet 14, 166
akismettest.py 167
Amazon 24, 76
API
сайта eBay 220, 228
выполнение поиска 222
ключ разработчика 220
краткое руководство для
начинающих 220
подготовка соединения 221
получение подробной
информации о товаре 225
построение предсказателя
цен 226
сайта Zillow 189
articlewords, словарь 264
Atom, каналы
подсчет слов 52
разбор 344
Audioscrobbler 49

B
Beautiful Soup, библиотека 67, 345
паук 80
пример использования 346
установка 346

C
CART (Classification and Regression
Trees) 174
clusters.py
bicluster, класс 57
draw2d, функция 74

drawdendrogram, функция 61
drawnode, функция 61
getheight, функция 60
hcluster, функция 58
printclust, функция 59
readfile, функция 56
rotatematrix, функция 63
scaledown, функция 73

D
del.icio.us 14, 349
построение рекомендателя ссылок 39
API сайта del.icio.us 40
построение набора данных 40
рекомендование соседей
и ссылок 42
deliciousrec.py
fillitems, функция 41
initializeUserDict, функция 41
docclass.py
classifier, класс
catcount, метод 161
categories, метод 161
classify, метод 154
fcount, метод 160
fisherclassifier, класс 156
fprob, метод 149
incc, метод 160
incf, метод 160
setdb, метод 160
totalcount, метод 161
train, метод 148
weightedprob, метод 150
fisherclassifier, класс
classify, метод 159
fisherprob, метод 157
setminimum, метод 158
getwords, функция 145
naivebayes, класс 152
prob, метод 153
sampletrain, функция 148
dorm.py 133
dormcost, функция 135
printsolution, функция 134

E
eBay 9
ebaypredict.py
doSearch, функция 222
getCategory, функция 223

366
getHeaders, функция 221
getItem, функция 225
getSingleValue, функция 222
makeLaptopDataset, функция 226
sendRequest, функция 221

F
Facebook 137
другие прогнозы 258
загрузка данных о друзьях 255
ключ разработчика 252
подбор пар 252
построение набора данных
для подбора пар 256
создание сеанса 253
facebook.py
arefriends, функция 256
createtoken, функция 254
fbsession, класс 253
getfriends, метод 255
getinfo, метод 255
getlogin, метод 254
getsession, метод 254
makedataset, метод --">

Оставить комментарий:


Ваш e-mail является приватным и не будет опубликован в комментарии.