集體編程智慧

『壹』 集體智慧編程的例子都實現不了是為什麼

集體智慧編程的例子都實現不了是為什麼
1.正則化就是對最小化經驗誤差函數上加約束，這樣的約束可以解釋為先驗知識(正則化參數等價於對參數引入先驗分布)。約束有引導作用，在優化誤差函數的時候傾向於選擇滿足約束的梯度減少的方向，使最終的解傾向於符合先驗知識(如一般的l-norm先驗，表示原問題更可能是比較簡單的，這樣的優化傾向於產生參數值量級小的解，一般對應於稀疏參數的平滑解)。
2.同時，正則化解決了逆問題的不適定性，產生的解是存在，唯一同時也依賴於數據的，雜訊對不適定的影響就弱，解就不會過擬合，而且如果先驗(正則化)合適，則解就傾向於是符合真解(更不會過擬合了)，即使訓練集中彼此間不相關的樣本數很少。

『貳』 過年在家，想要學習電腦編程，有什麼好的書籍推薦嗎

『叄』 看《集體智慧編程》需要哪些基礎

基礎主要還是數學基礎，與集體智慧編程相關的主要的：數學知識：線性代數、微積分、概率、統計等

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書名：集體智慧編程

作者：Toby Segaran

譯者：莫映

豆瓣評分：9.0

出版社：電子工業出版社

出版年份：2009-1

頁數：364

內容簡介：

本書以機器學習與計算統計為主題背景，專門講述如何挖掘和分析Web上的數據和資源，如何分析用戶體驗、市場營銷、個人品味等諸多信息，並得出有用的結論，通過復雜的演算法來從Web網站獲取、收集並分析用戶的數據和反饋信息，以便創造新的用戶價值和商業價值。全書內容翔實，包括協作過濾技術（實現關聯產品推薦功能）、集群數據分析（在大規模數據集中發掘相似的數據子集）、搜索引擎核心技術（爬蟲、索引、查詢引擎、PageRank演算法等）、搜索海量信息並進行分析統計得出結論的優化演算法、貝葉斯過濾技術（垃圾郵件過濾、文本過濾）、用決策樹技術實現預測和決策建模功能、社交網路的信息匹配技術、機器學習和人工智慧應用等。

本書是Web開發者、架構師、應用工程師等的絕佳選擇。

作者簡介：

Toby Segaran是Genstruct公司的軟體開發主管，這家公司涉足計算生物領域，他本人的職責是設計演算法，並利用數據挖掘技術來輔助了解葯品機理。Toby Segaran還為其他幾家公司和數個開源項目服務，幫助它們從收集到的數據當中分析並發掘價值。除此以外，Toby Segaran還建立了幾個免費的網站應用，包括流行的tasktoy和Lazybase。他非常喜歡滑雪與品酒，其博客地址是blog.kiwitobes.com，現居於舊金山。

『伍』 關於python編程的一個問題，集體智慧編程

改成這樣，就可以了 應該

frommathimportsqrt
defsim_distance(prefs,personal1,personal2):
si={}
foriteminprefs[personal1]:
ifiteminprefs[personal2]:
si[item]=1
iflen(si)==0:return0//這一句有問題！！
sum_of_squares=sum([pow(prefs[personal1][item]-prefs[personal2][item],2)
foriteminprefs[personal1]ifiteminprefs[personal2]])
return1/(1+sqrt(sum_of_squares))

reload未定義說明要麼這個變數你木有聲明，要麼這個模塊你木有導入

『陸』 《集體智慧編程》在線閱讀或下載

英文版的我有PDF，全套的。
中文版的有幾章PDF，不全。
你也可以嘗試去www.china-pub.com裡面找找，或許可以找到。
你要的話 留郵箱，我傳你。

『柒』 如何自己學習，成為數據挖掘的大神

1 工具的學習（排列有序）

python（我用的python tutorial,細節可以查書learning python，然後查詢一些文檔比如,numpy,matplotlib官方文檔)

java （我先看的 head first java, 然後thinking in java看了一部分）

linux shell (越熟越好，我只是刷了鳥哥那本入門書的前半部分）

hadoop (需要會折騰，在win電腦上不好配置，如果實驗室有環境或者有人幫忙帶帶入門最好。

2 機器學習入門（排列有序）

集體編程智慧（把例子刷一遍，一方面是理解入門數據挖掘，一方面更熟悉下python)

數據挖掘導論，機器學習(tom mitchell),Andrew Ng的機器學習課程，機器學習實戰（主要參考下書中的代碼，書中代碼並不是非常完美，主要用來入門）。。

這幾個材料建議選其中一、二個為核心連貫學習，其他可以參考。比如你先用數據挖掘導論了解一些基本的概念，用Andrew Ng的機器學習課程進行比較細致的學習，其中要實習一些演算法的時候可以參考機器學習實戰，某些演算法看不懂時候可以參考其他書籍

Kaggle找幾個最簡單的題進行入門實戰。(比如泰坦尼克號那題）

可以適當了解一些機器學習的具體應用，如：推薦系統、圖像處理、語音或搜索。（結合自己的興趣專業選擇某一個深入學習）

Pattern Recognition And Machine Learning,The Elements of Statistical Learning 兩本理論非常詳細的巨著，如果有精力一定要看看。建議從第一本看起（因為我也只能勉強看懂第一本，第二本如果其他人都說很經典，可以看懂的話肯定是要看的）。

3 數據結構基礎

演算法導論+leetcode在線題目

總結：

看書要多動手，多總結，比如看了個樸素貝葉斯演算法，最好把這個方法總結一下，然後編寫代碼實現簡單的例子。參考更多的書籍，參考

另外如果想找份工作一定要多多實習，只要有一份不錯的實習經驗找個好工作的概率大大增加。從另外一個角度，不要把寶全部壓在校招上

『捌』 如何系統地自學 Python

Python的用途十分廣泛，不同的程序員將其用於不用的領域，不同的程序員將自己的代碼打包成庫，供其他程序員使用，從而少造輪子，各種庫的使用，加之Python本身的靈活性、易讀性，易寫性，使用的人越來越多，Python在一年之間使用排行榜中上升了3名，而且各大公司在招聘員工的時候如果能掌握Python，肯定是一個加分項，因為Python在文本處理，小程序的寫作方面具有太強的優勢，前段時間一個朋友讓幫忙改下他們公司logo的顏色，第一個想到的就是用Python，女票讓我幫她預處理大數據，第一個想到的仍然是Python等等，當然並沒有說其他語言不好，也不是為了討論哪種語言更好，只是Python確實是一門會讓人幸福的語言，下面粗淺的說說我對Python學習過程中的境界劃分以及推薦書籍。
第一個階段：初級，掌握Python的語法和一些常用庫的使用
這里推薦《Python參考手冊》，這本書也十分的有用，關於Python的方方面面基本都囊括在內，可以作為一本Python字典來查詢使用方法，十分好用。
掌握一門語言最好的方法就是用它，所以我覺得邊學語法邊刷Leetcode是掌握Python最快的方式之一。
很多隻需要將Python作為腳本或者就是寫一些小程序處理處理文本的話，到這一個階段就足夠了，這個階段已經可以幫我們完成很多很多的事情了。但是如果是一個專業學習Python的，恐怕還需要努力的升級：首先，國內的大多數人都是學習了其他語言（C，C++,Java等）之後來學習Python的，所以Python和這些語言的不同，也就是pythonic的東西需要一些時間去學習了解和掌握；另外，對於自己領域的領域的庫構架的掌握也需要很長的時間去掌握；最後，如果想獨立完成一個Python的項目，項目的布局，發布，開源等都是需要考慮的問題。
第二個階段：中級，掌握自己特定領域的庫，掌握pythonic寫法，非常熟悉Python的特性
推薦的第一本書是《編寫高質量代碼--改善python程序的91個建議》，這本書大概的提了下Python工程的文件布局，更多的總結了如何寫出pythonic的代碼，另外，也介紹了一些常用的庫。
要想深入的了解Python，有的時候看看Python的源碼也是很重要的，自己通過讀懂源碼，來徹底的了解Python的核心機制，這里推薦《Python源碼剖析——深度探索動態語言核心技術》，這本書並沒有看完，只是在需要深入了解Python某個功能或者數據結構的時候看看相關章節，也覺得受益匪淺。
自己領域的書籍和資料也肯定很多，比如web開發的構架都有很多，只有了解熟悉了所有構架，在選擇的時候才能衡量利弊，然後深入掌握某些構架。
這個階段過後，可以寫出pythonic代碼，可以通過PEP8的檢查，可以為開源社區做貢獻了，可以將一個Python文件寫的十分好，但是如果要用Python開發一個大型項目，還是有很多東西需要掌握的，比如項目的文檔，項目的發布，下載，項目性能和案例等等。
第三個階段：高級，從整個工程項目著眼，考慮document，distribution，性能優化等
目前只看了一本書《the hacker guide to python》，看的是英文版的，這本書對項目的布局，文檔，性能，發布等做了很多詳細的介紹，我覺得寫的還是很不錯，只不過本人還需要再讀幾遍。
對於大多數人來說，很難有機會從頭開始一個有意義的大型工程項目，所以自己可以用Python實現一些簡單的功能，簡單的項目，這個靈感可以去知乎或者quora搜索，很多前輩都分享了自己的經驗。
從大局入手，規劃好項目的布局，設定好相應的文檔說明，提供工程下載安裝的方法，帶幾個demo，每個類，每個函數，每行代碼都反復推敲，寫出pythonic的程序，相信這時候Python於我們便是信手拈來了！

『玖』 機器學習實戰 和集體智慧編程哪個好

您好，希望以下回答能幫助您
目前沒有PDF,我這兩本都有,是值得購買的好書～第一本入門,一本算是機器學習領域中文書python解釋目前最好的～
如您還有疑問可繼續追問。

『拾』 關於編程的書籍

一、Python系列（3本）

如果你之前一點編程經驗都沒有，先看如下兩本：

1、《簡明Python教程》(A Byte of Python)

入門Python的絕佳Tutorial，從書的目錄便可以了解到作者Swaroop C H清晰的行文思路，以及對Python高超的駕馭能力。

2、《集體智慧編程》

以具體實例的方式來展示Python的編程技巧，受益良多。作者用非常直觀的方式向讀者展示了人工智慧和機器學習中的大量經典的演算法。更可貴的是，作者在展示演算法時所使用的例子都是網路中非常有代表性的場景，並且很多情況下還會結合一些實際運營的 Web 站點的數據作更進步闡釋。當然，作為一本實用型的書，少不了的是大量可運行的代碼。

3、《Python Cookbook中文版，第3版》

這本書可謂Python版《代碼大全》。有人說《代碼大全》這類書是字典，其實不盡然《代碼大全》是高手過招。《Cookbook》也如此，閱讀時總能讓你有一種：「哇塞，漂亮！」的感覺。能把 Cookbook 全部讀完，你的Python水平絕對發生質變。

二、Java語言系列（3本）

1、《Java核心技術·卷1：基礎知識（原書第9版）》

Java領域最有影響力和價值的著作之一，擁有20多年教學與研究經驗的資深Java技術專家撰寫，與《Java編程思想》齊名。

2、《演算法 第四版》

Java 語言描述，演算法領域經典的參考書，全面介紹了關於演算法和數據結構的必備知識，並特別針對排序、搜索、圖處理和字元串處理進行了論述。書的內容非常多，可以說是Java程序員的必備書籍之一

3、《數據結構與演算法分析：Java語言描述》

這本書真是非常好！個人感覺很適合給初學者入門看，裡面的分析數學公式恰到好處，沒有演算法導論的令人望而生畏，也沒有國內圖書的草草了事，既學習了數據結構又有剛剛好的演算法分析，很容易使人產生共鳴。

當然，對於Java我們建議進行系統的學習，扎實基礎不能只靠看書。如果你有任何疑問，歡迎你在千鋒武漢官網上留下你的相關情況，我再對號入座幫你解答。
在這里插入圖片描述
三、前端系列（4本）

1、《Java權威指南（第6版）》

淘寶前端團隊翻譯，這本書又叫犀牛書，號稱Java開發者的聖經，網上對此書評價很多，大概意思都是說這本書是一本Java文檔手冊，沒有完整看過一遍此書的都不能算是一名合格的前端工程師。

2、《Java高級程序設計（第3版）》

又稱紅寶書，雅虎首席前端架構師，YUI的作者Zakas出品。雖然書名帶了「高級」二字，但是講得也很基礎，而且行文風格很流暢，每一小節就像是一篇博客，讀起來並不枯燥，個人感覺比上面那本犀牛書可讀性更強。

3、《Java設計模式與開發實踐》

本書是在設計模式上的進一步擴充。一大特點就是結合實操，代碼完整能直接應用到實際開發中。

4、《Web性能權威指南》

本書是谷歌公司高性能團隊核心成員的權威之作，堪稱實戰經驗與規范解讀完美結合的產物。本書目標是涵蓋Web開發者技術體系中應該掌握的所有網路及性能優化知識。