集體智慧編程

用戶評論 (總計(jì)88條)

•   事實(shí)上，這些常用的智能算法基本上都是從工程應(yīng)用中被發(fā)明并得到發(fā)展的，基本上都沒有非常嚴(yán)格的數(shù)學(xué)理論基礎(chǔ)。我個(gè)人還是比較了解這些算法的，而且有不少工科的同學(xué)也了解而且平?？蒲幸灿眠^，并沒有感覺到需要深厚的數(shù)學(xué)基礎(chǔ)。不過就我了解的情況，好像這些方法在國內(nèi)IT開發(fā)領(lǐng)域使用得并不太多吧（從我找工作多次面試中交談時(shí)感覺到的，面試官大都知道這些方法但也不太熟悉），好像只是高校里面做些科研或工程項(xiàng)目在使用。僅知道有位在土豆網(wǎng)的師兄說有用到，他以前學(xué)這個(gè)的時(shí)候也沒覺得有多大用處似的。有興趣的可以去google看一下http://books.google.com/books?id=fEsZ3Ey-Hq4C&printsec=frontcover&dq=collective+intelligence&ei=QvyESouoIYLckATK4ICCCg#v=onepage&q=&f=falsePS：這本是英文版本的哦
•   算法實(shí)現(xiàn)清晰易懂，一周就可以過一遍。算法思路可以用到各處。
•   這本書也是朋友推薦的,相當(dāng)不錯(cuò),還是英文的,喜歡編程的朋友一定要看一下.
  希望中文版早點(diǎn)到貨,呵呵,英文畢竟看起來有點(diǎn)累.
•   很多python代碼
•   沒學(xué)過python 也不知道他這東西都是在哪個(gè)平臺弄的，windows還是linux 弄的我自己做的時(shí)候沒一個(gè)項(xiàng)目成功的，，現(xiàn)在放下了，，看到第二章項(xiàng)目沒弄好，就放下了，，以后再看吧
•   挺好的，一部外文圖書，對業(yè)內(nèi)研究人員很有幫助-----
•   很基本的書適合入門
•   有空仔細(xì)讀一讀
•   當(dāng)當(dāng)這次真的很不錯(cuò)。
•   很不錯(cuò)的一本書哦，推薦大家一看
•   之前看過中文版，感覺內(nèi)容很好，很系統(tǒng)，是一本好書，是研究個(gè)性化推薦人員的不可多得的一本參考書。想買本英文版的看看。美中不足是，書的邊緣又被擠壓變形了，和上次在當(dāng)當(dāng)買的“c primer plus”一樣，又是"九成新"......
•   　　看此書之前的想法：
  　　 好似很多人推薦此書入門。我對入門書籍的看法是能夠快速地讓讀者感受到idea,給讀者一副地圖，指導(dǎo)讀者之后的方向選擇。所以我猜想這本書就是以web上通俗易懂的方法介紹machine learning algorithms.而我讀這本書的目的就是想了解一下machine learning, 方便畢業(yè)論文。
  　　
  　　現(xiàn)在看這本書的感受:
  　　 有一種刷新讀書觀的感覺，every step with some mathematics is not discussed!!! 通過介紹一些樸素至極的idea，然后用python給出code，結(jié)合一個(gè)API演示一下?？粗a，腦子里還需要還原成數(shù)學(xué)公式，再想這些數(shù)學(xué)公式的含義，參數(shù)的含義。我想這就是大部分人閱讀此書的過程。所以我現(xiàn)在放棄此書，我認(rèn)為這樣的學(xué)習(xí)成本過高，看了code之后，不會對公式有更多的理解，也不會對這些算法有更多的理解，一本書讀完對算法的認(rèn)識還是相當(dāng)樸素。但我覺得可以收獲到的就是對數(shù)據(jù)處理的一個(gè)流程的把握，這當(dāng)然也是入門者需要的。
  　　 所以我覺得這本書應(yīng)該這樣用：了解machine learning 算法之后，用python 實(shí)現(xiàn)一遍，以本書為實(shí)驗(yàn)指導(dǎo)。這樣即鍛煉了編程能力也對之前學(xué)習(xí)過的算法印象更深了。
•   　　機(jī)器學(xué)習(xí)經(jīng)典書籍
  　　
  　　 http://suanfazu.com/discussion/109/
  　　
  　　
  　　作者Toby Segaran也是《BeautifulData : The Stories Behind Elegant Data Solutions》（《數(shù)據(jù)之美：解密優(yōu)雅數(shù)據(jù)解決方案背后的故事》）的作者。這本書最大的優(yōu)勢就是里面沒有理論推導(dǎo)和復(fù)雜的數(shù)學(xué)公式，是很不錯(cuò)的入門書。目前中文版已經(jīng)脫銷，對于有志于這個(gè)領(lǐng)域的人來說，英文的pdf是個(gè)不錯(cuò)的選擇，因?yàn)楹竺嬗泻芏嘟?jīng)典書的翻譯都較差，只能看英文版，不如從這個(gè)入手。還有，這本書適合于快速看完，因?yàn)閾?jù)評論，看完一些經(jīng)典的帶有數(shù)學(xué)推導(dǎo)的書后會發(fā)現(xiàn)這本書什么都沒講，只是舉了很多例子而已。
•   　　最近對推薦系統(tǒng)比較感興趣，所以在同時(shí)看這本書和《推薦系統(tǒng)實(shí)踐》。這本書總的來講相當(dāng)不錯(cuò)。但是因?yàn)闀械某绦蚨际荘ython寫的，所以不懂Python的建議找個(gè)快速入門的教程看一下，這樣可以事半功倍。推薦《簡明 Python 教程》，地址：http://sebug.net/paper/python/，這個(gè)教程最多花你一天的時(shí)間，但是看完之后可以對Python有的大體的了解，之后可以更好的看本書的程序。另外，建議實(shí)現(xiàn)書中程序時(shí)使用Python2.7，不要使用Python3的版本。因?yàn)閮蓚€(gè)版本有區(qū)別，會給你添很多的麻煩，會讓你浪費(fèi)時(shí)間花在版本差別的，而且后期用到的SQLite數(shù)據(jù)庫現(xiàn)在還不支持Python3。我覺得應(yīng)該帶著學(xué)習(xí)算法思想的目的去看本書，所以不要在版本上花費(fèi)太多的時(shí)間。有網(wǎng)友總結(jié)了在實(shí)現(xiàn)程序時(shí)Python版本不同會存在的問題。網(wǎng)址： http://blog.sciencenet.cn/blog-791354-689554.html?，F(xiàn)在剛看完 優(yōu)化 這一章，講的真好。尤其是模擬退火算法和遺傳算法。
  　　總結(jié)一些：這是本好書，如果你對相關(guān)的東西感興趣，看了之后絕對不后悔。
•   　　讀完這本書，真的很是受益匪淺！作者沒有用一個(gè)公式就把數(shù)據(jù)挖掘領(lǐng)域常用的算法給大家講解清楚了！真的很是受益匪淺！如果你會Python語言就更好了！而且強(qiáng)烈建議大家去讀英文原版，中文翻譯會丟失原著的一些東西！
•   　　這是一本很適合對各種機(jī)器學(xué)習(xí)知識進(jìn)行了解的入門讀物，涵蓋了較為全面的機(jī)器學(xué)習(xí)方法。全書翻譯得不錯(cuò)，但是到處都是須要，真是需要，須要，傻傻分不清楚啊，看著有點(diǎn)別扭的感覺，不過沒辦法，還是得感謝譯者，這只能怪自己的英文水平太低咯~
•   　　 剛看了collective intelligence沒多久，里面講解了很多實(shí)用的東西。很多例子自己也動手寫了一遍，感覺收獲不少。第四章講搜索引擎。原來上過udacity的公開課，里面cs101也是講用python寫一個(gè)搜索引擎，但后者沒有前者敘述的全面。作為了解搜索引擎的原理，基本算法，第四章的講解還是很不錯(cuò)的。
  　　 第五章講述隨機(jī)優(yōu)化?？墒窃诖a里發(fā)現(xiàn)了不少錯(cuò)誤，還好在中文版都得到了糾正?？磥碜g者是比較仔細(xì)的。建議把兩個(gè)版本結(jié)合來看，英文版用來理解，中文版看代碼。
•   　　　　這本書還不錯(cuò)的，很適合數(shù)學(xué)基礎(chǔ)不算太好（當(dāng)然也還是要一定的數(shù)學(xué)基礎(chǔ)），又想了解數(shù)據(jù)挖掘這個(gè)領(lǐng)域的讀者?；蛘哂袑?shí)際的項(xiàng)目需求，但又沒有足夠的時(shí)間去深入了解這個(gè)領(lǐng)域的實(shí)踐者。
  　　　　
  　　　　不過我每次看到有人說它把艱澀的數(shù)學(xué)講的很通俗、進(jìn)而認(rèn)為那些寫滿數(shù)學(xué)公式的書是故弄玄虛這樣的說法時(shí)就覺得很反胃口。但這種說法很普遍，不論是在這里還是在Amazon.com。
  　　　　
  　　　　數(shù)學(xué)從某種程度上說就是一門語言，能夠讓復(fù)雜的概念和關(guān)系用嚴(yán)謹(jǐn)而簡潔的方式表達(dá)出來。就好比有了"操作系統(tǒng)"這樣的專業(yè)術(shù)語，你在跟別人交談的時(shí)候就不用說"我的軟件是運(yùn)行在另外一個(gè)管理內(nèi)存、進(jìn)程、文件等的底層系統(tǒng)之上"這樣羅索而充滿歧義的話一樣。想進(jìn)入一個(gè)新的圈子，就必須懂得這個(gè)圈子的語言，這是顯而易見的事情。所以每個(gè)領(lǐng)域都有自己的一些專業(yè)術(shù)語，而數(shù)學(xué)的一些分支就是數(shù)據(jù)挖掘或機(jī)器學(xué)習(xí)這個(gè)圈子的語言的重要組成部分。
  　　　　
  　　　　集體智慧編程這本書能夠讓你在掌握很少的數(shù)學(xué)知識時(shí)，仍然能夠掌握一定的數(shù)據(jù)挖掘技能。不管是為了應(yīng)對緊迫的項(xiàng)目壓力，或是培養(yǎng)這個(gè)領(lǐng)域的興趣，把它作為入門書，都是一個(gè)不錯(cuò)的選擇。但如果要根據(jù)不同的應(yīng)用設(shè)計(jì)自己的算法，而不是僅僅拷貝別人的算法，那么掌握數(shù)學(xué)語言并進(jìn)行更深入的學(xué)習(xí)顯然是非常必要的。 　　這本書還不錯(cuò)的，很適合數(shù)學(xué)基礎(chǔ)不算太好（當(dāng)然也還是要一定的數(shù)學(xué)基礎(chǔ)），又想了解數(shù)據(jù)挖掘這個(gè)領(lǐng)域的讀者。或者有實(shí)際的項(xiàng)目需求，但又沒有足夠的時(shí)間去深入了解這個(gè)領(lǐng)域的實(shí)踐者。
  　　　　
  　　　　不過我每次看到有人說它把艱澀的數(shù)學(xué)講的很通俗、進(jìn)而認(rèn)為那些寫滿數(shù)學(xué)公式的書是故弄玄虛這樣的說法時(shí)就覺得很反胃口。但這種說法很普遍，不論是在這里還是在Amazon.com。
  　　　　
  　　　　數(shù)學(xué)從某種程度上說就是一門語言，能夠讓復(fù)雜的概念和關(guān)系用嚴(yán)謹(jǐn)而簡潔的方式表達(dá)出來。就好比有了"操作系統(tǒng)"這樣的專業(yè)術(shù)語，你在跟別人交談的時(shí)候就不用說"我的軟件是運(yùn)行在另外一個(gè)管理內(nèi)存、進(jìn)程、文件等的底層系統(tǒng)之上"這樣羅索而充滿歧義的話一樣。想進(jìn)入一個(gè)新的圈子，就必須懂得這個(gè)圈子的語言，這是顯而易見的事情。所以每個(gè)領(lǐng)域都有自己的一些專業(yè)術(shù)語，而數(shù)學(xué)的一些分支就是數(shù)據(jù)挖掘或機(jī)器學(xué)習(xí)這個(gè)圈子的語言的重要組成部分。
  　　　　
  　　　　集體智慧編程這本書能夠讓你在掌握很少的數(shù)學(xué)知識時(shí)，仍然能夠掌握一定的數(shù)據(jù)挖掘技能。不管是為了應(yīng)對緊迫的項(xiàng)目壓力，或是培養(yǎng)這個(gè)領(lǐng)域的興趣，把它作為入門書，都是一個(gè)不錯(cuò)的選擇。但如果要根據(jù)不同的應(yīng)用設(shè)計(jì)自己的算法，而不是僅僅拷貝別人的算法，那么掌握數(shù)學(xué)語言并進(jìn)行更深入的學(xué)習(xí)顯然是非常必要的。 　　這本書還不錯(cuò)的，很適合數(shù)學(xué)基礎(chǔ)不算太好（當(dāng)然也還是要一定的數(shù)學(xué)基礎(chǔ)），又想了解數(shù)據(jù)挖掘這個(gè)領(lǐng)域的讀者?；蛘哂袑?shí)際的項(xiàng)目需求，但又沒有足夠的時(shí)間去深入了解這個(gè)領(lǐng)域的實(shí)踐者。
  　　　　
  　　　　不過我每次看到有人說它把艱澀的數(shù)學(xué)講的很通俗、進(jìn)而認(rèn)為那些寫滿數(shù)學(xué)公式的書是故弄玄虛這樣的說法時(shí)就覺得很反胃口。但這種說法很普遍，不論是在這里還是在Amazon.com。
  　　　　
  　　　　數(shù)學(xué)從某種程度上說就是一門語言，能夠讓復(fù)雜的概念和關(guān)系用嚴(yán)謹(jǐn)而簡潔的方式表達(dá)出來。就好比有了"操作系統(tǒng)"這樣的專業(yè)術(shù)語，你在跟別人交談的時(shí)候就不用說"我的軟件是運(yùn)行在另外一個(gè)管理內(nèi)存、進(jìn)程、文件等的底層系統(tǒng)之上"這樣羅索而充滿歧義的話一樣。想進(jìn)入一個(gè)新的圈子，就必須懂得這個(gè)圈子的語言，這是顯而易見的事情。所以每個(gè)領(lǐng)域都有自己的一些專業(yè)術(shù)語，而數(shù)學(xué)的一些分支就是數(shù)據(jù)挖掘或機(jī)器學(xué)習(xí)這個(gè)圈子的語言的重要組成部分。
  　　　　
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  　　　　不過我每次看到有人說它把艱澀的數(shù)學(xué)講的很通俗、進(jìn)而認(rèn)為那些寫滿數(shù)學(xué)公式的書是故弄玄虛這樣的說法時(shí)就覺得很反胃口。但這種說法很普遍，不論是在這里還是在Amazon.com。
  　　　　
  　　　　數(shù)學(xué)從某種程度上說就是一門語言，能夠讓復(fù)雜的概念和關(guān)系用嚴(yán)謹(jǐn)而簡潔的方式表達(dá)出來。就好比有了"操作系統(tǒng)"這樣的專業(yè)術(shù)語，你在跟別人交談的時(shí)候就不用說"我的軟件是運(yùn)行在另外一個(gè)管理內(nèi)存、進(jìn)程、文件等的底層系統(tǒng)之上"這樣羅索而充滿歧義的話一樣。想進(jìn)入一個(gè)新的圈子，就必須懂得這個(gè)圈子的語言，這是顯而易見的事情。所以每個(gè)領(lǐng)域都有自己的一些專業(yè)術(shù)語，而數(shù)學(xué)的一些分支就是數(shù)據(jù)挖掘或機(jī)器學(xué)習(xí)這個(gè)圈子的語言的重要組成部分。
  　　　　
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  　　　　不過我每次看到有人說它把艱澀的數(shù)學(xué)講的很通俗、進(jìn)而認(rèn)為那些寫滿數(shù)學(xué)公式的書是故弄玄虛這樣的說法時(shí)就覺得很反胃口。但這種說法很普遍，不論是在這里還是在Amazon.com。
  　　　　
  　　　　數(shù)學(xué)從某種程度上說就是一門語言，能夠讓復(fù)雜的概念和關(guān)系用嚴(yán)謹(jǐn)而簡潔的方式表達(dá)出來。就好比有了"操作系統(tǒng)"這樣的專業(yè)術(shù)語，你在跟別人交談的時(shí)候就不用說"我的軟件是運(yùn)行在另外一個(gè)管理內(nèi)存、進(jìn)程、文件等的底層系統(tǒng)之上"這樣羅索而充滿歧義的話一樣。想進(jìn)入一個(gè)新的圈子，就必須懂得這個(gè)圈子的語言，這是顯而易見的事情。所以每個(gè)領(lǐng)域都有自己的一些專業(yè)術(shù)語，而數(shù)學(xué)的一些分支就是數(shù)據(jù)挖掘或機(jī)器學(xué)習(xí)這個(gè)圈子的語言的重要組成部分。
  　　　　
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  　　　　不過我每次看到有人說它把艱澀的數(shù)學(xué)講的很通俗、進(jìn)而認(rèn)為那些寫滿數(shù)學(xué)公式的書是故弄玄虛這樣的說法時(shí)就覺得很反胃口。但這種說法很普遍，不論是在這里還是在Amazon.com。
  　　　　
  　　　　數(shù)學(xué)從某種程度上說就是一門語言，能夠讓復(fù)雜的概念和關(guān)系用嚴(yán)謹(jǐn)而簡潔的方式表達(dá)出來。就好比有了"操作系統(tǒng)"這樣的專業(yè)術(shù)語，你在跟別人交談的時(shí)候就不用說"我的軟件是運(yùn)行在另外一個(gè)管理內(nèi)存、進(jìn)程、文件等的底層系統(tǒng)之上"這樣羅索而充滿歧義的話一樣。想進(jìn)入一個(gè)新的圈子，就必須懂得這個(gè)圈子的語言，這是顯而易見的事情。所以每個(gè)領(lǐng)域都有自己的一些專業(yè)術(shù)語，而數(shù)學(xué)的一些分支就是數(shù)據(jù)挖掘或機(jī)器學(xué)習(xí)這個(gè)圈子的語言的重要組成部分。
  　　　　
  　　　　集體智慧編程這本書能夠讓你在掌握很少的數(shù)學(xué)知識時(shí)，仍然能夠掌握一定的數(shù)據(jù)挖掘技能。不管是為了應(yīng)對緊迫的項(xiàng)目壓力，或是培養(yǎng)這個(gè)領(lǐng)域的興趣，把它作為入門書，都是一個(gè)不錯(cuò)的選擇。但如果要根據(jù)不同的應(yīng)用設(shè)計(jì)自己的算法，而不是僅僅拷貝別人的算法，那么掌握數(shù)學(xué)語言并進(jìn)行更深入的學(xué)習(xí)顯然是非常必要的。 　　這本書還不錯(cuò)的，很適合數(shù)學(xué)基礎(chǔ)不算太好（當(dāng)然也還是要一定的數(shù)學(xué)基礎(chǔ)），又想了解數(shù)據(jù)挖掘這個(gè)領(lǐng)域的讀者?；蛘哂袑?shí)際的項(xiàng)目需求，但又沒有足夠的時(shí)間去深入了解這個(gè)領(lǐng)域的實(shí)踐者。
  　　　　
  　　　　不過我每次看到有人說它把艱澀的數(shù)學(xué)講的很通俗、進(jìn)而認(rèn)為那些寫滿數(shù)學(xué)公式的書是故弄玄虛這樣的說法時(shí)就覺得很反胃口。但這種說法很普遍，不論是在這里還是在Amazon.com。
  　　　　
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•   　　記得第一次讀這本書的時(shí)候，是剛畢業(yè)在第一家小公司工作，雖然當(dāng)時(shí)只是做Web，但是作為十人團(tuán)隊(duì)中少有的還有那么點(diǎn)數(shù)學(xué)基礎(chǔ)的人，無可避免地把一些簡單的非工程化的東西接了過來。當(dāng)時(shí)有一個(gè)小任務(wù)是來做喜歡xxx的人也喜歡xxx，老大就把這本集體智慧編程扔給了我，說看這本書，然后看看能不能把這個(gè)做出來，當(dāng)時(shí)我還不知道這門“蹩腳”的語言叫做Python，不過感謝有了這本書，我知道了什么叫Item-based，雖然之后又忘記了。接下來我便順著半懂不懂地讀完了這本書，“知道”了SVM，"知道"了協(xié)同過濾，然后便自認(rèn)為懂了算法。以至于在今后的幾年，每當(dāng)有人希望學(xué)習(xí)下數(shù)據(jù)挖掘，我便向他們推薦這本書。
  　　
  　　再到幾年后，我自己真的置身到了算法領(lǐng)域。前幾天看PRML看到SVM的知識，看的有些迷迷糊糊，于是便回頭翻了一下許久不動的《集體智慧編程》，我做的是從第一頁開始不停地往后翻，發(fā)現(xiàn)對我理解算法幾乎沒有任何的幫助，因?yàn)榘l(fā)現(xiàn)這本書其實(shí)什么都沒有講。
  　　
  　　回到說這本書本身，其實(shí)這本書最大的優(yōu)勢便是書中沒有理論推導(dǎo)，沒有復(fù)雜的數(shù)學(xué)公式，例如在講SVM的時(shí)候，他講到的我們做SVM的目的就是要需要找到超平面，至于非線性可分的數(shù)據(jù)來說，我們需要的是把低維數(shù)據(jù)升至高維，然后便可線性可分了，而對照PRML這種把SVM講了整整三四章的書來說，知識之淺顯就可見一斑了；甚至不用和PRML來比較，就算是對比斯坦福的機(jī)器學(xué)習(xí)公開課來說，其深入程度都不如一堂課的內(nèi)容了。
  　　
  　　這本書在我看來適合的三個(gè)人群：A. 剛剛具有基礎(chǔ)編程知識的學(xué)生 B. 如我剛畢業(yè)的情況，不是希望進(jìn)入數(shù)據(jù)挖掘領(lǐng)域，只是要急著做完一個(gè)項(xiàng)目 C. 大多數(shù)的產(chǎn)品經(jīng)理。
  　　
  　　最后說數(shù)學(xué)公式，大多數(shù)人對這本書的贊譽(yù)莫過于本書沒有復(fù)雜難懂的數(shù)學(xué)公式，Talk is cheap , Show me the code，是被很多程序員尊為“圣經(jīng)”的一句話，其實(shí)對于數(shù)據(jù)挖掘理論恰恰卻是Code is cheap , Show me the method。然后數(shù)學(xué)作為一種奇妙的語言，可以把很多晦澀的理論通過一些巧妙的數(shù)學(xué)符號給表示出來，而代碼往往做的是把這些優(yōu)美的數(shù)學(xué)公式用if , for給打亂。正如我之前一次所說，把數(shù)學(xué)公式反映成代碼非常簡單，但是把代碼給還原成數(shù)學(xué)公式簡直就是讓人抓狂的事情。所以我以前嘗試過一個(gè)系列，叫做“白話數(shù)據(jù)挖掘”，里面希望不用一個(gè)數(shù)學(xué)公式把我理解的數(shù)據(jù)挖掘算法講給所有人聽，但是后來發(fā)現(xiàn)這個(gè)事情是不現(xiàn)實(shí)的，因?yàn)榇a比公式要難懂，冗余的多。
  　　
  　　另外，作為算法工程師，如果只是會盲從地遵從paper去套用他人的算法，而沒辦法對其算法進(jìn)行一個(gè)從頭至尾的理解，這個(gè)學(xué)術(shù)上的算法往往也是無法應(yīng)用于工程化實(shí)踐的。
  　　
  　　所以，如果你真的熱愛數(shù)據(jù)挖掘，熱愛算法領(lǐng)域，集體智慧編程可以成為你的第一本書，但是不要花費(fèi)太多的時(shí)間，把更多的時(shí)間留給數(shù)學(xué)，留給那些每篇都有著“晦澀”的數(shù)學(xué)公式的大塊頭把。
•   　　 這本書很好 ，可惜 正版的沒了。
  　　 第二章的 算法，很簡單，想明白了 就是四個(gè)步驟，照做 一個(gè)算法就出來了。 厲害
  　　然后 該書 還提供了 搜索、 個(gè)性算法等很多模塊的算法，都很簡單，但是清晰 實(shí)用。我朋友說，照著這個(gè)開發(fā)就可以
  　　
  　　缺點(diǎn)是 python 這個(gè)語言不是很通用，現(xiàn)在主要是php .net JAVa等， 不過大數(shù)據(jù)的 處理 技術(shù) 好像用python比較多
  　　
  　　不過該書主要講思路，邏輯設(shè)計(jì)，所以 一樣有用
•   　　集體智慧，很容易被誤導(dǎo)，實(shí)際上指的是根據(jù)大量群體的行為來推測或預(yù)測其他個(gè)體的行為，正如一只蜜蜂沒有智慧，而一大群蜜蜂卻分工合作，井井有條，在計(jì)算機(jī)科學(xué)中，采用集體智慧的思想可以說是另一條實(shí)現(xiàn)人工智能的途徑，其在聚類，推薦，分類等中都有非常大的應(yīng)用！本書并沒有非常詳細(xì)的介紹每種算法那，只是對這些算法的主要思想和方法作了一些介紹，對于入門學(xué)習(xí)者很有幫助，今年python語言很火，其編程非常的方便，本書采用的就是python來實(shí)現(xiàn)的這些算法，目前開源社區(qū)有很多python的庫，有些非常的出色，可以拿過來直接用，用這些庫，然后自己再編寫些程序可以構(gòu)造出非常出色的程序。其編程簡單，用于人工智能是一件非常合適的編程工具。
•   　　第一次完整的讀完了英文版的教材，深入淺出，聯(lián)系實(shí)踐，跟著敲了大部分的代碼。應(yīng)該找時(shí)間再讀一遍，并整理讀書筆記。自己水平有限，只能看懂算法，還不能理解其中的根本思想。
•   　　一本非常不錯(cuò)的好書！確實(shí)是非常不錯(cuò)的！一本非常不錯(cuò)的好書！確實(shí)是非常不錯(cuò)的！一本非常不錯(cuò)的好書！確實(shí)是非常不錯(cuò)的！一本非常不錯(cuò)的好書！確實(shí)是非常不錯(cuò)的！一本非常不錯(cuò)的好書！確實(shí)是非常不錯(cuò)的！一本非常不錯(cuò)的好書！確實(shí)是非常不錯(cuò)的！一本非常不錯(cuò)的好書！確實(shí)是非常不錯(cuò)的！一本非常不錯(cuò)的好書！確實(shí)是非常不錯(cuò)的！一本非常不錯(cuò)的好書！確實(shí)是非常不錯(cuò)的！一本非常不錯(cuò)的好書！確實(shí)是非常不錯(cuò)的！一本非常不錯(cuò)的好書！確實(shí)是非常不錯(cuò)的！一本非常不錯(cuò)的好書！確實(shí)是非常不錯(cuò)的！一本非常不錯(cuò)的好書！確實(shí)是非常不錯(cuò)的！
•   　　這是我唯一一本可以堅(jiān)持讀下去的機(jī)器學(xué)習(xí)/模式識別的書，能把復(fù)雜問題給你通俗的講解，而不是給你大堆大堆的公式，很同意其他讀者的觀點(diǎn)：著者一定是絕頂高人，另外他還有幾本書《數(shù)據(jù)之美》《Programming the Semantic Web 》值得一看
•   　　如果你從沒接觸過挖掘，推薦，搜索引擎的書，確實(shí)值得一讀。
  　　如果你懂python，那就更好了，還可以練練手。
  　　不過理論上也沒有太多的深入，比如搜索引擎一塊，基本就是個(gè)小例子，前沿的東西是沒有的，畢竟篇幅有限。
•   　　這本書當(dāng)做導(dǎo)論來看才比較適合。里面理論性的實(shí)在是很淺，價(jià)值大多都體現(xiàn)在實(shí)現(xiàn)上。
  　　
  　　搞過數(shù)學(xué)建模的同學(xué)看到此書肯定特別親切，好多理論都接觸過，不少內(nèi)容還用MATLAB實(shí)現(xiàn)過，而且還比書里邊的研究得更為深入。
  　　
  　　因此該書的意義絕不是在于對某某算法的深入研究。而是告訴你，在工程領(lǐng)域的具體實(shí)現(xiàn)上應(yīng)該運(yùn)用哪類算法。權(quán)當(dāng)更新知識地圖了，這也正是導(dǎo)論書籍作用所在。
  　　
  　　至于到實(shí)際需要寫代碼實(shí)現(xiàn)的時(shí)候，還是針對性的看看相關(guān)論文為宜。聚類的幾個(gè)參數(shù)不搞透徹，那效果還不如肉眼看呢。
•   　　　　為了更好地學(xué)習(xí)本書，我從學(xué)習(xí)python開始到后來調(diào)試書中的網(wǎng)站實(shí)例?；瞬簧俟Ψ颍Ｍ笥褌儾灰邚澛贰＿@里提供了圖文并茂的指導(dǎo)過程。請參考：
  　　　　http://blog.csdn.net/zjmwqx/article/details/7007438
•   　　為了更好地學(xué)習(xí)本書，我從學(xué)習(xí)python開始到后來調(diào)試書中的網(wǎng)站實(shí)例?；瞬簧俟Ψ?，希望朋友們不要走彎路。這里提供了圖文并茂的指導(dǎo)過程。請參考：
  　　http://blog.csdn.net/zjmwqx/article/details/7007438
•   　　在前頭那些來自業(yè)界的贊譽(yù)，還是沒有夸大的。
  　　這個(gè)領(lǐng)域也就這么些話題，而這本書的確把這些話題一個(gè)個(gè)整理出來，并評價(jià)他們的應(yīng)用場景和優(yōu)缺點(diǎn)。我不知道閱讀此書前沒看過學(xué)院派書籍的人感覺如何，要是我一上手看這書，也只是知其然不知其所以然的程度。
  　　這本書的示例代碼用python，也是挺討巧的，python的代碼可讀性很強(qiáng)，尤其那些涉及數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)的運(yùn)算，很多一行就搞定了。配合的注釋也很清晰，每個(gè)代碼后還會再用一定篇幅闡明代碼是干什么的。而源代碼在網(wǎng)上也能輕松獲得，對于想躍躍欲試開發(fā)的朋友也是不錯(cuò)的起步。
  　　我原以為他會揭露一些商用系統(tǒng)的算法細(xì)節(jié)，結(jié)果只是從商用系統(tǒng)的API去獲得數(shù)據(jù)而已。
  　　總之，這是一本適合機(jī)器學(xué)習(xí)方向的入門好書，能從這本書中一窺當(dāng)今這方面熱門的話題，若是我早些讀到的話，或許自己的研究方向也會不同吧。
•   　　　　的確是本實(shí)用，有深度，又淺顯易懂的書。能夠把復(fù)雜的問題寫得如此簡單的人肯定是位絕頂高手。特別是原來感覺比較深?yuàn)W的問題，比如：
  　　核方法（Kernal Trick）、模擬退火（Simulated Annealing）等這些困擾多年的問題。想當(dāng)年為了弄清SVM的核方法，看了不少參考資料，有的厚厚的像塊磚。幾次一頭扎進(jìn)水想弄明白，結(jié)果每次都因營養(yǎng)不足被迫浮出水面。當(dāng)時(shí)感覺這東西好難。讀完后，以前糾結(jié)的問題，忽然就明白了。原來是這樣！
•   　　Want to tap the power behind search rankings, product recommendations, social bookmarking, and online matchmaking? This fascinating book demonstrates how you can build Web 2.0 applications to mine the enormous amount of data created by people on the Internet. With the sophisticated algorithms in this book, you can write smart programs to access interesting datasets from other web sites, collect data from users of your own applications, and analyze and understand the data once you've found it. Programming Collective Intelligence takes you into the world of machine learning and statistics, and explains how to draw conclusions about user experience, marketing, personal tastes, and human behavior in general -- all from information that you and others collect every day. Each algorithm is described clearly and concisely with code that can immediately be used on your web site, blog, Wiki, or specialized application. This book explains: Collaborative filtering techniques that enable online retailers to recommend products or media Methods of clustering to detect groups of similar items in a large dataset Search engine features -- crawlers, indexers, query engines, and the PageRank algorithm Optimization algorithms that search millions of possible solutions to a problem and choose the best one Bayesian filtering, used in spam filters for classifying documents based on word types and other features Using decision trees not only to make predictions, but to model the way decisions are made Predicting numerical values rather than classifications to build price models Support vector machines to match people in online dating sites Non-negative matrix factorization to find the independent features in adataset Evolving intelligence for problem solving -- how a computer develops its skill by improving its own code the more it plays a game Each chapter includes exercises for extending the algorithms to make them more powerful. Go beyond simple database-backed applications and put the wealth of Internet data to work for you. "Bravo I cannot think of a better way for a developer to first learn these algorithms and methods, nor can I think of a better way for me (an old AI dog) to reinvigorate my knowledge of the details." -- Dan Russell, Google "Toby's book does a great job of breaking down the complex subject matter of machine-learning algorithms into practical, easy-to-understand examples that can be directly applied to analysis of social interaction across the Web today. If I had this book two years ago, it would have saved precious time going down some fruitless paths." -- Tim Wolters, CTO, Collective Intellect
•   　　推薦對數(shù)據(jù)挖掘想入門的同學(xué)閱讀，這本書沒有大篇幅讓人頭暈的數(shù)學(xué)推導(dǎo)，適合想邊學(xué)理論邊實(shí)踐的人閱讀，如果能把每章最后的習(xí)題進(jìn)行實(shí)踐，相信會更有收獲
•   　　 本書介紹了人工智能（機(jī)器學(xué)習(xí)與數(shù)據(jù)挖掘?yàn)橹鳎┰诰幊蹋ㄌ貏e是網(wǎng)絡(luò)編程）方面的具體應(yīng)用，介紹了許多機(jī)器學(xué)習(xí)與數(shù)據(jù)挖掘的算法與實(shí)現(xiàn)，幾乎每個(gè)算法都是結(jié)合著實(shí)例來說的，因此能讓讀者有很感性的認(rèn)識，并且沒有復(fù)雜的數(shù)學(xué)推導(dǎo)，比較適合入門者，要想讀懂本書的算法，唯一的要求就是懂python，如果不懂就沒有辦法精通本書，尤其是初學(xué)者，很多原理與實(shí)現(xiàn)的詳解都是用python語言來表達(dá)的。
•   　　　　獵兔搜索從事企業(yè)搜索，自然語言處理等軟件開發(fā)。產(chǎn)品包括多種語言的自然語言處理和搜索系統(tǒng)，網(wǎng)站搜索和垂直搜索軟件，網(wǎng)絡(luò)信息監(jiān)測軟件等。服務(wù)于農(nóng)業(yè)信息化，競爭情報(bào)分析等領(lǐng)域。
  　　　　
  　　　　崗位要求：
  　　　　
  　　　　1.熟悉數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)及其實(shí)現(xiàn)；
  　　　　2.熟悉Java或c#；
  　　　　3.數(shù)學(xué)基礎(chǔ)較好。
  　　　　
  　　　　開發(fā)工作:
  　　　　中文分詞、文本分類、爬蟲等。
  　　　　
  　　　　工作地點(diǎn)：北京或濟(jì)南任選。
  　　　　
  　　　　網(wǎng)站:http://www.lietu.com
  　　　　
  　　　　聯(lián)系方式：
  　　　　email: luogang@gmail.com
  　　　　msn:lgjut@sina.com
  　　　　QQ:270954928
•   　　這本書還不錯(cuò)的，很適合數(shù)學(xué)基礎(chǔ)不算太好（當(dāng)然也還是要一定的數(shù)學(xué)基礎(chǔ)），又想了解數(shù)據(jù)挖掘這個(gè)領(lǐng)域的讀者?；蛘哂袑?shí)際的項(xiàng)目需求，但又沒有足夠的時(shí)間去深入了解這個(gè)領(lǐng)域的實(shí)踐者。
  　　
  　　不過我每次看到有人說它把艱澀的數(shù)學(xué)講的很通俗、進(jìn)而認(rèn)為那些寫滿數(shù)學(xué)公式的書是故弄玄虛這樣的說法時(shí)就覺得很反胃口。但這種說法很普遍，不論是在這里還是在Amazon.com。
  　　
  　　數(shù)學(xué)從某種程度上說就是一門語言，能夠讓復(fù)雜的概念和關(guān)系用嚴(yán)謹(jǐn)而簡潔的方式表達(dá)出來。就好比有了"操作系統(tǒng)"這樣的專業(yè)術(shù)語，你在跟別人交談的時(shí)候就不用說"我的軟件是運(yùn)行在另外一個(gè)管理內(nèi)存、進(jìn)程、文件等的底層系統(tǒng)之上"這樣羅索而充滿歧義的話一樣。想進(jìn)入一個(gè)新的圈子，就必須懂得這個(gè)圈子的語言，這是顯而易見的事情。所以每個(gè)領(lǐng)域都有自己的一些專業(yè)術(shù)語，而數(shù)學(xué)的一些分支就是數(shù)據(jù)挖掘或機(jī)器學(xué)習(xí)這個(gè)圈子的語言的重要組成部分。
  　　
  　　集體智慧編程這本書能夠讓你在掌握很少的數(shù)學(xué)知識時(shí)，仍然能夠掌握一定的數(shù)據(jù)挖掘技能。不管是為了應(yīng)對緊迫的項(xiàng)目壓力，或是培養(yǎng)這個(gè)領(lǐng)域的興趣，把它作為入門書，都是一個(gè)不錯(cuò)的選擇。但如果要根據(jù)不同的應(yīng)用設(shè)計(jì)自己的算法，而不是僅僅拷貝別人的算法，那么掌握數(shù)學(xué)語言并進(jìn)行更深入的學(xué)習(xí)顯然是非常必要的。
  　　
  　　
•   　　作者把復(fù)雜的東西講的我這么平凡的讀者都可以讀懂，并產(chǎn)生了極大的興趣。是在是佩服。
  　　有點(diǎn)遺憾的是 每章后的習(xí)題 沒有答案，哪位朋友有答案，或者都能很簡單的完成的，希望寫出來放在網(wǎng)上，共大家參考。
  　　雖然我不是搞 c端的，目前用處不大，但對于信息大爆炸的時(shí)代來說
  　　遲早會用上的
•   請問你讀的是中文版的嗎？現(xiàn)在網(wǎng)上買不到啊
•   @山桃
  是中文版，我從圖書館借的。網(wǎng)上好像有電子版，真不行打印出來看唄。
•   我也是之前大概看了下《推薦系統(tǒng)實(shí)踐》對CF算法有所了解，正準(zhǔn)備看這本呢。
•   把更多的時(shí)間留給數(shù)學(xué)，留給那些每篇都有著“晦澀”的數(shù)學(xué)公式的大塊頭把。
•   說的挺好，非常認(rèn)同：代碼比公式要難懂，冗余的多，尤其在數(shù)據(jù)挖掘領(lǐng)域。
•   非常贊同！
  本科快畢業(yè)，想往數(shù)據(jù)挖掘方向發(fā)展（本已考上研，覺得還是實(shí)踐出真知，準(zhǔn)備工作了）
  希望多認(rèn)識數(shù)據(jù)大牛們，QQ1589243265，可以加下嗎？
•   大塊頭完全不敢看
•   這本書網(wǎng)上沒得賣了啊，上哪兒買呢
•   果然是站在更高的高度呀。這本書應(yīng)當(dāng)是個(gè)Get feeling of mining method的好書，但確實(shí)僅限于入門。
•   感覺lz有點(diǎn)裝，本來不同的書就有不同的定位。不能說你學(xué)了高等數(shù)學(xué)，就否認(rèn)小學(xué)數(shù)學(xué)課本的價(jià)值。
•   ls真無聊，我完全否定這本書的價(jià)值了么？我最后一段寫的明晃晃吧：如果你真的熱愛數(shù)據(jù)挖掘，熱愛算法領(lǐng)域，集體智慧編程可以成為你的第一本書，但是不要花費(fèi)太多的時(shí)間
•   難得的好書，對于數(shù)據(jù)挖掘很有用
•   求推薦其他類似好書
•   jimin 繼續(xù)哦，你的讀書筆記寫的很好！
•   標(biāo)記一下，牛人啊
•   贊樓主！
•   我比較認(rèn)同，數(shù)學(xué)即是業(yè)內(nèi)人士溝通的統(tǒng)一標(biāo)準(zhǔn)與語言的說法，就好比飛機(jī)的設(shè)計(jì)符合一定的標(biāo)準(zhǔn)，不同的部件才能對接，各類的技術(shù)文檔與書籍才能方便地傳輸思想。
  但數(shù)據(jù)挖掘是一個(gè)普及面很廣的領(lǐng)域，不單研究人員，專業(yè)人士在用，在研究。還有大量對數(shù)學(xué)興趣不大的程序員在用或者想用。也許只是想實(shí)現(xiàn)一個(gè)簡單的功能，而并不需要深入細(xì)究與改進(jìn)。對于這個(gè)規(guī)模其實(shí)很大的人群以及這樣簡單的應(yīng)用目的，我覺得這樣的書是很有價(jià)值的。更何況，美國人似乎比中國人更不喜歡數(shù)學(xué)：），所以寫這樣的書的通常也是美國人。這樣的書拿回來與國內(nèi)一些滿篇數(shù)學(xué)公式的“編著”相比，讓國人愛不釋卷也是合乎情理的。
•   Why?
•   依據(jù)"沒有免費(fèi)的午餐"原理, 沒有哪個(gè)方法會在所有情況下都最優(yōu)，Bayesian方法也不例外。但bayesian方法的確能容納更豐富的先驗(yàn)知識，從這個(gè)角度看bayesian方法的確有他的優(yōu)勢。這個(gè)在一些"No Free Lunch"方面的文章里有論述。
•   是啊,所以說沒有哪個(gè)方法會在所有情況下都最優(yōu)，Bayesian方法也不例外。
•   俺是外行，最近關(guān)注這個(gè)領(lǐng)域，說得不對請批評
  要想這些算法能在實(shí)際項(xiàng)目中使用，最起碼要突破產(chǎn)品經(jīng)理這個(gè)層面，數(shù)學(xué)好，理解用戶需求的產(chǎn)品經(jīng)理有多少？
  比如新浪的微博運(yùn)營，讓陳彤理解推薦合適的人或者信息給用戶容易，但是讓陳彤理解矩陣和圖論，這事就麻煩點(diǎn)了。也許這個(gè)例子舉的不好，貌似陳彤是學(xué)機(jī)械控制的，數(shù)學(xué)正好是長項(xiàng)也說不定，哈哈
•   這個(gè)話題就比較復(fù)雜了。大多數(shù)技術(shù)都能從一定程度上讓普通人聽得懂，另一方面，大多數(shù)技術(shù)即使技術(shù)人員也要費(fèi)很大功夫才能真正弄明白。如果老板是技術(shù)出身，那么和技術(shù)人員溝通就少了一項(xiàng)障礙。但是技術(shù)顯然并不是唯一可能影響溝通的障礙。
  溝通永遠(yuǎn)都是最重要而又最具挑戰(zhàn)性的工作。
•   贊樓上最后一句，“溝通永遠(yuǎn)都是最重要而又最具挑戰(zhàn)性的工作。”
•   呵呵，可能因?yàn)闇贤芰Σ蛔悴庞羞@種感覺，會溝通的人會不會覺得這個(gè)很輕松啊
•   我贊你最后一句，是因?yàn)橹挥羞@個(gè)我能插上一句，其他我都不懂。 掩飾而已！
•   這句話又掩飾了溝通能力不足
  呵呵
•   Amazon.com上是美國人寫的review吧。這個(gè)math phobia早就已經(jīng)成了美國大眾文化的一部分了。。。。任何時(shí)候數(shù)學(xué)少就等于好，數(shù)學(xué)多就等于艱澀難懂。搞得想找本對得起作者數(shù)學(xué)水平的書，有時(shí)還真是困難。沒辦法，那些作者也是被嚇得～
•   當(dāng)年美國高校懸賞經(jīng)濟(jì)教材，獲獎(jiǎng)的曼昆就是因?yàn)橥ㄋ滓锥?。?jīng)濟(jì)學(xué)領(lǐng)域的大拿們有靠一堆數(shù)學(xué)公式與人溝通的，也有一個(gè)公式都沒有的大家。
  　　
  　　而科斯無疑是最典型的個(gè)例?？扑故菍W(xué)數(shù)學(xué)的，沒人能懷疑他的數(shù)學(xué)功力，但是科斯交易費(fèi)用理論的論文數(shù)學(xué)很少。如果能夠用更多人理解的方式描述，其影響范圍自然更大，獲取應(yīng)用創(chuàng)造價(jià)值的機(jī)會就更多。
  　　
  　　美國的金融危機(jī)，原因也是金融工程的發(fā)展已經(jīng)讓多數(shù)人無法理解其產(chǎn)品，從而失去了市場矯正的機(jī)會。華爾街寬客門很多都有數(shù)學(xué)或者物理學(xué)博士學(xué)位，他們建立了越來越復(fù)雜的模型，最后精致的數(shù)學(xué)模型都可以用很美麗的數(shù)學(xué)去解釋，但是就是沒辦法與真實(shí)的世界聯(lián)系起來，結(jié)果大家都知道了。
  　　
  　　回過頭來說推薦引擎，我的數(shù)學(xué)很差，是個(gè)新丁。但是以我的觀察，商業(yè)推薦引擎成敗算法只是其中一個(gè)因素。只有少數(shù)的推薦引擎要用到最尖端的數(shù)學(xué)算法。而多數(shù)推薦引擎成效的提升往往依靠對用戶心理的了解，更合理的用戶界面設(shè)計(jì)。
  　　
  　　比如推薦算法一個(gè)關(guān)鍵問題，數(shù)據(jù)噪音和數(shù)據(jù)稀疏性問題，可以用數(shù)學(xué)方式解決，也可以依靠用戶行為的改善來矯正。
  　　
  　　我理解好的推薦引擎應(yīng)該是這樣的：一個(gè)高效率的算法+設(shè)計(jì)很好的用戶行為。所以做產(chǎn)品規(guī)劃的時(shí)候，一定要再這兩個(gè)方面著力才行。
•   呵呵，先說明一下，我數(shù)學(xué)也很差，數(shù)學(xué)公式多了看著也頭疼。用最少的數(shù)學(xué)公式，或者盡量不用，那是最完美的狀態(tài)。反過來，數(shù)學(xué)這么讓人頭疼，卻依然無處不在，就是因?yàn)樗豢杀苊狻?br /> 要實(shí)現(xiàn)有效的推薦系統(tǒng)，算法肯定不是唯一重要的東西。簡單的算法往往已經(jīng)能達(dá)到不錯(cuò)的推薦效果，至于是不是還需要更復(fù)雜的算法，取決于網(wǎng)站和用戶對他的期待。
•   那這個(gè)做模型的慘了
•   紀(jì)念一下，這個(gè)述評掛了一個(gè)多月只有40多人閱讀，昨天被挑燈看劍推薦了一下閱讀量已經(jīng)增加到150了
•   哈哈，我再來推一下，討論的氣氛很好
•   頂評論~ 同樣不喜歡這本書。不敢想象有人拿書里的代碼去實(shí)現(xiàn)某個(gè)算法……
•   我同意樓主的想法。講得深入淺出很難，寫滿數(shù)學(xué)公式去解釋一個(gè)理論的作者，也是沒有辦法才那樣的
•   @ Chen_1st (大寫西愛吃一嗯下劃線1愛斯替)
  　　
  你寫道：
  “
  但如果要根據(jù)不同的應(yīng)用設(shè)計(jì)自己的算法，而不是僅僅拷貝別人的算法，那么掌握數(shù)學(xué)語言并進(jìn)行更深入的學(xué)習(xí)顯然是非常必要的。
  ”
  那麼，請問需要深入學(xué)習(xí)哪些正宗的數(shù)學(xué)？統(tǒng)計(jì)學(xué)嗎？
•   @Info.Zeitgeist
  統(tǒng)計(jì)學(xué)，矩陣分析，優(yōu)化理論，還有泛函分析
  不過最好還是用到什么學(xué)什么，不然很難堅(jiān)持下來。哪里看不懂再去學(xué)可能好點(diǎn)。上面這些我也不是都認(rèn)真學(xué)了。用到什么學(xué)什么的問題是基礎(chǔ)總覺得不扎實(shí)。
•   @ Chen_1st
  　　
  多謝指路。
  　　
  你寫道：
  “
  用到什么學(xué)什么的問題是基礎(chǔ)總覺得不扎實(shí)。
  ”
  　　
  我個(gè)人有個(gè)比喻是：用到什麼學(xué)什麼好比是 top down（fundamental science 是 bottom, applied science 是 top），一步一步從基礎(chǔ)學(xué)好比是 bottom up。
  　　
  同時(shí)做 top down 和 bottom up 的學(xué)習(xí)是最理想的。“止觀雙運(yùn)”。但是，很難有足夠的時(shí)間。大悲大悲。
•   贊一個(gè)止觀雙運(yùn)，沒時(shí)間只能慢慢來了。
  前面還沒問題，后面章節(jié)里的一些公式和原理沒細(xì)講，等于magic，基本就只能看一個(gè)樂了
•   熱帖留名~
•   嚴(yán)重同意，沒有免費(fèi)的午餐，深刻體會。現(xiàn)在覺得數(shù)學(xué)公式好壞都是浮云，效果和易操作是關(guān)鍵。吼吼，不知道是不是我從一個(gè)極端又走到另外一個(gè)極端了？
•   NFL本身就應(yīng)該有個(gè)free lunch~
•   同意這個(gè)
  統(tǒng)計(jì)學(xué)，矩陣分析，優(yōu)化理論，還有泛函分析
  不過順序可能要變下 統(tǒng)計(jì)學(xué)的基礎(chǔ)部分概率論可以分出來 先學(xué) 然后是矩陣分析 或者線性代數(shù) 接著可能就是泛函分析 走完前面的就可以再來更廣義的統(tǒng)計(jì)(機(jī)器學(xué)習(xí)部分)和優(yōu)化理論了
•   贊，這個(gè)討論就已經(jīng)足夠有養(yǎng)分了。
•   做dimension reduction，難免會碰到manifold。
  學(xué)manifold，一般會碰到topology
  做Bayesian nonparametrics，難免會碰到measure theory。
  做semi-supervised learning，可能會用到Spectra Graph Theory。
  一開始還是先看看introductory real analysis比較好，可以給后面看稍微抽象的數(shù)學(xué)打個(gè)基礎(chǔ)
•   所言甚是，看著簡單說明教得不深入
•   書里太多篇幅講基礎(chǔ)代碼，并且實(shí)現(xiàn)的也一般；類似k-means這種算法直接用SciPy包得了
•   為什么集體智慧編程不是java實(shí)現(xiàn)，而用python
  對于后續(xù)會出2ed嗎？
•   把抽象的數(shù)學(xué)推理的過程翻譯成符合邏輯的簡單步驟，足以證明作者對這些算法理解很透徹了，而且不是停留在理論上的理解，能在實(shí)踐中加以改造。舉個(gè)例子說：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)那一節(jié)，他沒有按照理論的構(gòu)造所有的隱藏節(jié)點(diǎn)，對參數(shù)的存儲也加以改善，這種活學(xué)活用的思維方式在實(shí)際工程中幫助很大。再假如，如果要寫一個(gè)產(chǎn)品的需求文檔，如果寫上一些數(shù)學(xué)推理的公式，顯然不太合時(shí)宜。 但作為一本講學(xué)習(xí)機(jī)器學(xué)習(xí)的書籍，書中最好還是加入理論學(xué)習(xí)的數(shù)目或者文章連接，這樣對應(yīng)學(xué)習(xí)的人深入理解要好點(diǎn)。
•   數(shù)學(xué)不好，的確是覺得此書真心很艱深
  淚目路過
•   樓主，我感覺搞工程的完全沒有必要看這本書，，，，，，，
•   請問您找到本書的課后習(xí)題答案了嗎？
•   沒有。。。

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