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集体智慧编程 集体智慧编程
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    集体智慧编程 PDF 完整高清版

    编程电子书
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    给大家带来的一篇关于编程相关的电子书资源,介绍了关于智慧编程方面的内容,本书是由电子工业出版社出版,格式为PDF,资源大小27.9 MB,Toby Segaran编写,目前豆瓣、亚马逊、当当、京东等电子书综合评分为:7.3,更多相关的学习资源可以参阅 行业软件及应用电子书、等栏目。

  • 集体智慧编程 PDF 下载
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  • 集体智慧编程 PDF

    《集体智慧编程》內容详实,包含合作过虑技术性(保持关系推荐产品作用)、集群服务器数据统计分析(在规模性统计数据集中化挖掘类似的统计数据子集)、百度搜索引擎关键技术(网络爬虫、引索、查寻模块、PageRank优化算法等)、检索海量信息并开展剖析统计分析下结论的优化计算方法、贝叶斯过虑技术性(垃圾邮件过滤、文字过虑)、用决策树技术性保持分折和管理决策模型作用、社交媒体的信息内容配对技术性、深度学习和人工智能技术等。《集体智慧编程》是Web开发人员、系统架构师、运用技术工程师等的极佳挑选。

    这书以深度学习与测算统计分析为主题风格背景图,专业叙述怎样发掘和剖析Web上的统计数据和資源,怎样剖析客户体验、网络营销、本人品位等众多信息内容,并算出有效的依据,根据繁杂的优化算法来从Web网址获得、搜集并剖析客户的统计数据和意见反馈信息内容,便于造就新的客户使用价值和经济收益。全书內容详实,包含合作过虑技术性(保持关系推荐产品作用)、集群服务器数据统计分析(在规模性统计数据集中化挖掘类似的统计数据子集)、百度搜索引擎关键技术(网络爬虫、引索、查寻模块、PageRank优化算法等)、检索海量信息并开展剖析统计分析下结论的优化计算方法、贝叶斯过虑技术性(垃圾邮件过滤、文字过虑)、用决策树技术性保持分折和管理决策模型作用、社交媒体的信息内容配对技术性、深度学习和人工智能技术等。
    这书是Web开发人员、系统架构师、运用技术工程师等的极佳挑选。

    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

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    学习笔记
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    Java编程实现轨迹压缩之Douglas-Peucker算法详细代码

    第一部分 问题描述 1.1 具体任务 本次作业任务是轨迹压缩,给定一个GPS数据记录文件,每条记录包含经度和维度两个坐标字段,所有记录的经纬度坐标构成一条轨迹,要求采用合适的压缩算法,使得压缩后轨迹的距离误差小于30m。 1.2 程序输入 本程序输入是一个GPS数据记录文件。 1.3 数据输出 输出形式是文件,包括三部分,压缩后点的ID序列及坐标、点的个数、平均距离误差、压缩率 第二部分 问题解答 根据问题描述,我们对问题进行求解,问题求解分为以下几步: 2.1 数据预处理 本次程序输入为GPS数据记录文件,共有3150行记录,每行记录又分为若干个字段,根据题意,我们只需关注经度和纬度坐标字段即可,原始数据文件部分记录如图2.1所示: 图2.1 原始数据文件部分记录示意图 如图2.1所示,原始数据文件每条记录中经纬度坐标字段数据的保存格式是典型的GPS坐标表达方式,即度分格式,形式为dddmm.mmmm,其中ddd表示度,mm.mmmm表示分,小数点前面表示分的整数部分,小数点后表示分的小数部分;本次数据预处理,为方便后面两个坐标点之间距离的计算,我们需要将度分格式的经纬度坐标数据换算成度的形式,换算方法是ddd+mm.mmmm/60,此处我们保留小数点后6位数字,换算后的形式为ddd.xxxxxx。 我们以第一条记录中经纬度……

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