智能Web算法
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作者(英)道格拉斯·G.麦基尔雷思(Douglas G. McIlwraith),(美)哈若拉玛·玛若曼尼斯(Haralambos Marmanis),德米特里·巴邦科(Dmitry Babenko) 著
出版社电子工业出版社
ISBN9787121317231
出版时间2017-07
版次1
装帧平装
开本16开
纸张胶版纸
页数224页
字数278千字
定价69元
货号SC:9787121317231
上书时间2024-09-17
商品详情
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作者简介:
DouglasMcIlwraith博士在剑桥大学计算机科学系获得了学士学位，而后在帝国理工大学获得了博士学位。他是一位机器学习专家，目前他在位于伦敦的一家广告网络公司担任数据科学家职位。他在分布式系统、普适计算、通用感知、机器人以及安全监控方面都贡献了研究成果，他为让技术更好地服务人们的生活而无比激动。
HaralambosMarmanis博士是将机器学习技术引入工业解决方案的先驱，在专业软件研发方面拥有25年经验。
DmitryBabenko为银行、保险、供应链管理、商业智能企业等设计和开发了丰富的应用和系统架构。他拥有白俄罗斯国立信息和无线电大学计算机硕士学位。
陈运文，计算机博士，达观数据CEO，ACM和IEEE会员，中国计算机学会不错会员；在大数据架构设计、搜索和推荐引擎、文本数据挖掘等领域有丰富的研发经验；曾经担任盛大文学首席数据官、文学数据中心不错总监、核心算法工程师等工作，申请有30余项国家发明，多次参加靠前ACM数据算法竞赛并获得冠亚军荣誉。
内容简介:
机器学习一直是人工智能研究领域的重要方向，而在大数据时代，来自Web的数据采集、挖掘、应用技术又越来越受到瞩目，并创造着巨大的价值。本书是有关Web数据挖掘和机器学习技术的一本知名的著作，第2版进一步加入了本领域近期新的研究内容和应用案例，介绍了统计学、结构建模、推荐系统、数据分类、点击预测、深度学习、效果评估、数据采集等众多方面的内容。本书内容翔实、案例生动，有很高的阅读价值。
本书适合对算法感兴趣的工程师与学生阅读，对希望从业务角度更好地理解机器学习技术的产品经理和管理层来说，亦有很好的参考价值。
目录:
第1章为智能Web建立应用1
1.1智能算法的实践运用：GoogleNow3
1.2智能算法的生命周期5
1.3智能算法的更多示例6
1.4不属于智能应用的内容7
1.4.1智能算法并不是万能的思考机器7
1.4.2智能算法并不能成为接近代替人类的工具8
1.4.3智能算法的发展并非一蹴而就8
1.5智能算法的类别体系9
1.5.1人工智能9
1.5.2机器学习10
1.5.3预测分析11
1.6评估智能算法的效果13
1.6.1评估智能化的程度13
1.6.2评估预测14
1.7智能算法的重点归纳16
1.7.1你的数据未必可靠16
1.7.2计算难以瞬间完成17
1.7.3数据规模非常重要17
1.7.4不同的算法具有不同的扩展能力18
1.7.5并不存在万能的方法18
1.7.6数据并不是万能的18
1.7.7模型训练时间差异很大18
1.7.8泛化能力是目标19
1.7.9人类的直觉未必准确19
1.7.10要考虑融入更多新特征19
1.7.11要学习各种不同的模型19
1.7.12相关关系不等同于因果关系20
1.8本章小结20
第2章从数据中提取结构：聚类和数据变换21
2.1数据、结构、偏见和噪声23
2.2维度诅咒26
2.3k—means算法27
2.3.1实践运用k—means31
2.4高斯混合模型34
2.4.1什么是高斯分布34
2.4.2期望优选与高斯分布37
2.4.3高斯混合模型37
2.4.4高斯混合模型的学习实例38
2.5k—me
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