集体智慧编程

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  第54页

  [已注销]

  第四章 此间的网页评价机制已经相当成熟了.比如单词频度,文档位置以及单词距离甚至后面的外部指向链接,链接文本这些方式现在来看算是非常原始的了. 本章的重点在于建立一个初级的神经网络.还有非常有用的s型函数(sigmoid function). 此处的方式是将神经网络的置于输入和输出之间,并记录了所有相关的信息.每次反馈之后都对相关的数值进行修正,以达到渐进的效果. 这本书号称实战性极强,将数学原理性的东... (更多)

  第四章

  此间的网页评价机制已经相当成熟了.比如单词频度,文档位置以及单词距离甚至后面的外部指向链接,链接文本这些方式现在来看算是非常原始的了.

  本章的重点在于建立一个初级的神经网络.还有非常有用的s型函数(sigmoid function).

  此处的方式是将神经网络的置于输入和输出之间,并记录了所有相关的信息.每次反馈之后都对相关的数值进行修正,以达到渐进的效果.

  这本书号称实战性极强,将数学原理性的东东绕过不讲,只使用结果.在初级的使用上是没有什么问题的.不过还是应该提早准备一下数学方面的内容.比如后面第9章,用了30页不到讲述了核方法和svm.可以参照这里的内容:http://blog.pluskid.org/?page_id=683 (收起)

  2011-08-07 20:34:16   1人收藏   回应

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  第21页

  sned_comer

  可能作者在写这本书的时候是几年之前了，有关delicious的api很多都已经有了变动。 其中'href'这个字典标签已经不使用了，应该改成'url'，而time.sleep(4)也要先import time之后才能使用。 在接受了delicious的数据之后还要先把用户名为u''的用户删掉，否则没有办法处理。所以在交互式窗口里要先执行del delusers[u'']然后才能执行fillItems(delusers) (更多)

  可能作者在写这本书的时候是几年之前了，有关delicious的api很多都已经有了变动。

  其中'href'这个字典标签已经不使用了，应该改成'url'，而time.sleep(4)也要先import time之后才能使用。

  在接受了delicious的数据之后还要先把用户名为u''的用户删掉，否则没有办法处理。所以在交互式窗口里要先执行del delusers[u'']然后才能执行fillItems(delusers) (收起)

  2011-12-22 00:07:31   回应

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  第15页

  sned_comer

  最近正在学python，而且还得看一些算法。我发现这本书现在最适合我了。 python交互式编程的模式和原来的matlab很像，而且用import还能很好得封装我要用到的类库。这样我就能在编程的时候专注于程序，在思考算法的时候专注于算法的实践。 (更多)

  最近正在学python，而且还得看一些算法。我发现这本书现在最适合我了。

  python交互式编程的模式和原来的matlab很像，而且用import还能很好得封装我要用到的类库。这样我就能在编程的时候专注于程序，在思考算法的时候专注于算法的实践。 (收起)

  2011-12-17 15:37:11   1回应

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  第1页

  屈伟

  书真不错，不久有思想，还有python代码实例。基本上按这些原理就能做出产品来了。 (更多)

  书真不错，不久有思想，还有python代码实例。基本上按这些原理就能做出产品来了。 (收起)

  2011-04-17 23:39:23   回应

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  第7页

  简体中文 (人生很残酷，希望能够做点什么)

  第二章主要讲通过欧几里得距离或者皮尔逊相关系数的方式寻找同类物品的相似度并对其进行推荐 其中皮尔逊相关系数优于欧几里得距离的地方在于其修正了“夸大分值” (更多)

  第二章主要讲通过欧几里得距离或者皮尔逊相关系数的方式寻找同类物品的相似度并对其进行推荐

  其中皮尔逊相关系数优于欧几里得距离的地方在于其修正了“夸大分值” (收起)

  2011-03-17 23:14:15   回应

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  第7页

  [已注销]

  第二章 欧几里德距离是很直观的一种计算方法.计算二维或者多维空间中两个点的距离. 皮尔逊相关度评价则是计算两个向量减去其均值之后的夹角.因为减去了平均值,消去了其可能的线性增大的因子.有个台湾人写的资料,详细说明了这个东东:http://ishare.iask.sina.com.cn/f/9030608.html 第三章是对第二章的一个自然延伸,除了许多的图形显示方面的代码.其实我觉得,canvas更靠谱些. (更多)

  第二章

  欧几里德距离是很直观的一种计算方法.计算二维或者多维空间中两个点的距离.

  皮尔逊相关度评价则是计算两个向量减去其均值之后的夹角.因为减去了平均值,消去了其可能的线性增大的因子.有个台湾人写的资料,详细说明了这个东东:http://ishare.iask.sina.com.cn/f/9030608.html

  第三章是对第二章的一个自然延伸,除了许多的图形显示方面的代码.其实我觉得,canvas更靠谱些. (收起)

  2011-08-06 18:36:07   回应

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  第21页

  sned_comer

  可能作者在写这本书的时候是几年之前了，有关delicious的api很多都已经有了变动。 其中'href'这个字典标签已经不使用了，应该改成'url'，而time.sleep(4)也要先import time之后才能使用。 在接受了delicious的数据之后还要先把用户名为u''的用户删掉，否则没有办法处理。所以在交互式窗口里要先执行del delusers[u'']然后才能执行fillItems(delusers) (更多)

  可能作者在写这本书的时候是几年之前了，有关delicious的api很多都已经有了变动。

  其中'href'这个字典标签已经不使用了，应该改成'url'，而time.sleep(4)也要先import time之后才能使用。

  在接受了delicious的数据之后还要先把用户名为u''的用户删掉，否则没有办法处理。所以在交互式窗口里要先执行del delusers[u'']然后才能执行fillItems(delusers) (收起)

  2011-12-22 00:07:31   回应

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  第15页

  sned_comer

  最近正在学python，而且还得看一些算法。我发现这本书现在最适合我了。 python交互式编程的模式和原来的matlab很像，而且用import还能很好得封装我要用到的类库。这样我就能在编程的时候专注于程序，在思考算法的时候专注于算法的实践。 (更多)

  最近正在学python，而且还得看一些算法。我发现这本书现在最适合我了。

  python交互式编程的模式和原来的matlab很像，而且用import还能很好得封装我要用到的类库。这样我就能在编程的时候专注于程序，在思考算法的时候专注于算法的实践。 (收起)

  2011-12-17 15:37:11   1回应

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  第一章 绪论

  柳烟堆雪 (雪柳堆烟的那只夫君^_^)

  重要的是作者把读者从机器学习历来枯燥乏味的数学推倒中解放了出来，更多的用代码和实例程序来讲解原理。唯一的缺点是Python写的程序，之前没学过，可能会有影响。 (更多)

  重要的是作者把读者从机器学习历来枯燥乏味的数学推倒中解放了出来，更多的用代码和实例程序来讲解原理。唯一的缺点是Python写的程序，之前没学过，可能会有影响。 (收起)

  2011-12-12 12:01:34   回应

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