正版 智能Web算法

第1章　为智能Web建立应用....................................................................1

1.1　智能算法的实践运用：Google Now ..................................................................3

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　智能算法并不是的思考机器 ...........................................................7

1.4.2　智能算法并不能成为代替人类的工具 ...........................................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　并不存在的方法 .............................................................................18

1.7.6　数据并不是的 .................................................................................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

2.3　k-means算法 .......................................................................................................27

2.3.1　实践运用 k-means ..................................................................................31

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

2.5　k-means和GMM的关系 .....................................................................................41

2.6　数据坐标轴的变换 .............................................................................................42

2.6.1　特征向量和特征值 .................................................................................43

2.6.2　主成分分析 .............................................................................................43

2.6.3　主成分分析的示例 .................................................................................45

2.7　本章小结 .............................................................................................................47

第3章　系统的相关内容..................................................................48

3.1　场景设置：在线电影商店 .................................................................................49

3.2　距离和相似度 .....................................................................................................50

3.2.1　距离和相似度的剖析 .............................................................................54

3.2.2　的相似度公式是什么 .....................................................................56

3.3　引擎是如何工作的 .....................................................................................57

3.4　基于用户的协同过滤 .........................................................................................59

3.5　奇异值分解用于基于模型的 .....................................................................64

3.5.1　奇异值分解 .............................................................................................64

3.5.2　使用奇异值分解进行：为用户挑选电影 .....................................66

3.5.3　使用奇异值分解进行：帮电影找到用户 .....................................71

3.6　Net.ix竞赛 ..........................................................................................................74

3.7　评估系统 .....................................................................................................76

3.8　本章小结 .............................................................................................................78

第4章　分类：将物品归类到所属的地方................................................79

4.1　对分类的需求 .....................................................................................................80

4.2　分类算法概览 .....................................................................................................83

4.2.1　结构性分类算法 .....................................................................................84

4.2.2　统计性分类算法 .....................................................................................86

4.2.3　分类器的生命周期 .................................................................................87

4.3　基于逻辑回归的欺诈检测 .................................................................................88

4.3.1　线性回归简介 .........................................................................................89

4.3.2　从线性回归到逻辑回归 .........................................................................91

4.3.3　欺<

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。

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