集体编程智慧

‘壹’ 集体智慧编程的例子都实现不了是为什么

集体智慧编程的例子都实现不了是为什么
1.正则化就是对最小化经验误差函数上加约束，这样的约束可以解释为先验知识(正则化参数等价于对参数引入先验分布)。约束有引导作用，在优化误差函数的时候倾向于选择满足约束的梯度减少的方向，使最终的解倾向于符合先验知识(如一般的l-norm先验，表示原问题更可能是比较简单的，这样的优化倾向于产生参数值量级小的解，一般对应于稀疏参数的平滑解)。
2.同时，正则化解决了逆问题的不适定性，产生的解是存在，唯一同时也依赖于数据的，噪声对不适定的影响就弱，解就不会过拟合，而且如果先验(正则化)合适，则解就倾向于是符合真解(更不会过拟合了)，即使训练集中彼此间不相关的样本数很少。

‘贰’ 过年在家，想要学习电脑编程，有什么好的书籍推荐吗

‘叁’ 看《集体智慧编程》需要哪些基础

基础主要还是数学基础，与集体智慧编程相关的主要的：数学知识：线性代数、微积分、概率、统计等

‘肆’ 《集体智慧编程》pdf下载在线阅读，求百度网盘云资源

《集体智慧编程》（Toby Segaran）电子书网盘下载免费在线阅读

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书名：集体智慧编程

作者：Toby Segaran

译者：莫映

豆瓣评分：9.0

出版社：电子工业出版社

出版年份：2009-1

页数：364

内容简介：

本书以机器学习与计算统计为主题背景，专门讲述如何挖掘和分析Web上的数据和资源，如何分析用户体验、市场营销、个人品味等诸多信息，并得出有用的结论，通过复杂的算法来从Web网站获取、收集并分析用户的数据和反馈信息，以便创造新的用户价值和商业价值。全书内容翔实，包括协作过滤技术（实现关联产品推荐功能）、集群数据分析（在大规模数据集中发掘相似的数据子集）、搜索引擎核心技术（爬虫、索引、查询引擎、PageRank算法等）、搜索海量信息并进行分析统计得出结论的优化算法、贝叶斯过滤技术（垃圾邮件过滤、文本过滤）、用决策树技术实现预测和决策建模功能、社交网络的信息匹配技术、机器学习和人工智能应用等。

本书是Web开发者、架构师、应用工程师等的绝佳选择。

作者简介：

Toby Segaran是Genstruct公司的软件开发主管，这家公司涉足计算生物领域，他本人的职责是设计算法，并利用数据挖掘技术来辅助了解药品机理。Toby Segaran还为其他几家公司和数个开源项目服务，帮助它们从收集到的数据当中分析并发掘价值。除此以外，Toby Segaran还建立了几个免费的网站应用，包括流行的tasktoy和Lazybase。他非常喜欢滑雪与品酒，其博客地址是blog.kiwitobes.com，现居于旧金山。

‘伍’ 关于python编程的一个问题，集体智慧编程

改成这样，就可以了 应该

frommathimportsqrt
defsim_distance(prefs,personal1,personal2):
si={}
foriteminprefs[personal1]:
ifiteminprefs[personal2]:
si[item]=1
iflen(si)==0:return0//这一句有问题！！
sum_of_squares=sum([pow(prefs[personal1][item]-prefs[personal2][item],2)
foriteminprefs[personal1]ifiteminprefs[personal2]])
return1/(1+sqrt(sum_of_squares))

reload未定义说明要么这个变量你木有声明，要么这个模块你木有导入

‘陆’ 《集体智慧编程》在线阅读或下载

英文版的我有PDF，全套的。
中文版的有几章PDF，不全。
你也可以尝试去www.china-pub.com里面找找，或许可以找到。
你要的话 留邮箱，我传你。

‘柒’ 如何自己学习，成为数据挖掘的大神

1 工具的学习（排列有序）

python（我用的python tutorial,细节可以查书learning python，然后查询一些文档比如,numpy,matplotlib官方文档)

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

linux shell (越熟越好，我只是刷了鸟哥那本入门书的前半部分）

hadoop (需要会折腾，在win电脑上不好配置，如果实验室有环境或者有人帮忙带带入门最好。

2 机器学习入门（排列有序）

集体编程智慧（把例子刷一遍，一方面是理解入门数据挖掘，一方面更熟悉下python)

数据挖掘导论，机器学习(tom mitchell),Andrew Ng的机器学习课程，机器学习实战（主要参考下书中的代码，书中代码并不是非常完美，主要用来入门）。。

这几个材料建议选其中一、二个为核心连贯学习，其他可以参考。比如你先用数据挖掘导论了解一些基本的概念，用Andrew Ng的机器学习课程进行比较细致的学习，其中要实习一些算法的时候可以参考机器学习实战，某些算法看不懂时候可以参考其他书籍

Kaggle找几个最简单的题进行入门实战。(比如泰坦尼克号那题）

可以适当了解一些机器学习的具体应用，如：推荐系统、图像处理、语音或搜索。（结合自己的兴趣专业选择某一个深入学习）

Pattern Recognition And Machine Learning,The Elements of Statistical Learning 两本理论非常详细的巨着，如果有精力一定要看看。建议从第一本看起（因为我也只能勉强看懂第一本，第二本如果其他人都说很经典，可以看懂的话肯定是要看的）。

3 数据结构基础

算法导论+leetcode在线题目

总结：

看书要多动手，多总结，比如看了个朴素贝叶斯算法，最好把这个方法总结一下，然后编写代码实现简单的例子。参考更多的书籍，参考

另外如果想找份工作一定要多多实习，只要有一份不错的实习经验找个好工作的概率大大增加。从另外一个角度，不要把宝全部压在校招上

‘捌’ 如何系统地自学 Python

Python的用途十分广泛，不同的程序员将其用于不用的领域，不同的程序员将自己的代码打包成库，供其他程序员使用，从而少造轮子，各种库的使用，加之Python本身的灵活性、易读性，易写性，使用的人越来越多，Python在一年之间使用排行榜中上升了3名，而且各大公司在招聘员工的时候如果能掌握Python，肯定是一个加分项，因为Python在文本处理，小程序的写作方面具有太强的优势，前段时间一个朋友让帮忙改下他们公司logo的颜色，第一个想到的就是用Python，女票让我帮她预处理大数据，第一个想到的仍然是Python等等，当然并没有说其他语言不好，也不是为了讨论哪种语言更好，只是Python确实是一门会让人幸福的语言，下面粗浅的说说我对Python学习过程中的境界划分以及推荐书籍。
第一个阶段：初级，掌握Python的语法和一些常用库的使用
这里推荐《Python参考手册》，这本书也十分的有用，关于Python的方方面面基本都囊括在内，可以作为一本Python字典来查询使用方法，十分好用。
掌握一门语言最好的方法就是用它，所以我觉得边学语法边刷Leetcode是掌握Python最快的方式之一。
很多只需要将Python作为脚本或者就是写一些小程序处理处理文本的话，到这一个阶段就足够了，这个阶段已经可以帮我们完成很多很多的事情了。但是如果是一个专业学习Python的，恐怕还需要努力的升级：首先，国内的大多数人都是学习了其他语言（C，C++,Java等）之后来学习Python的，所以Python和这些语言的不同，也就是pythonic的东西需要一些时间去学习了解和掌握；另外，对于自己领域的领域的库构架的掌握也需要很长的时间去掌握；最后，如果想独立完成一个Python的项目，项目的布局，发布，开源等都是需要考虑的问题。
第二个阶段：中级，掌握自己特定领域的库，掌握pythonic写法，非常熟悉Python的特性
推荐的第一本书是《编写高质量代码--改善python程序的91个建议》，这本书大概的提了下Python工程的文件布局，更多的总结了如何写出pythonic的代码，另外，也介绍了一些常用的库。
要想深入的了解Python，有的时候看看Python的源码也是很重要的，自己通过读懂源码，来彻底的了解Python的核心机制，这里推荐《Python源码剖析——深度探索动态语言核心技术》，这本书并没有看完，只是在需要深入了解Python某个功能或者数据结构的时候看看相关章节，也觉得受益匪浅。
自己领域的书籍和资料也肯定很多，比如web开发的构架都有很多，只有了解熟悉了所有构架，在选择的时候才能衡量利弊，然后深入掌握某些构架。
这个阶段过后，可以写出pythonic代码，可以通过PEP8的检查，可以为开源社区做贡献了，可以将一个Python文件写的十分好，但是如果要用Python开发一个大型项目，还是有很多东西需要掌握的，比如项目的文档，项目的发布，下载，项目性能和案例等等。
第三个阶段：高级，从整个工程项目着眼，考虑document，distribution，性能优化等
目前只看了一本书《the hacker guide to python》，看的是英文版的，这本书对项目的布局，文档，性能，发布等做了很多详细的介绍，我觉得写的还是很不错，只不过本人还需要再读几遍。
对于大多数人来说，很难有机会从头开始一个有意义的大型工程项目，所以自己可以用Python实现一些简单的功能，简单的项目，这个灵感可以去知乎或者quora搜索，很多前辈都分享了自己的经验。
从大局入手，规划好项目的布局，设定好相应的文档说明，提供工程下载安装的方法，带几个demo，每个类，每个函数，每行代码都反复推敲，写出pythonic的程序，相信这时候Python于我们便是信手拈来了！

‘玖’ 机器学习实战 和集体智慧编程哪个好

您好，希望以下回答能帮助您
目前没有PDF,我这两本都有,是值得购买的好书～第一本入门,一本算是机器学习领域中文书python解释目前最好的～
如您还有疑问可继续追问。

‘拾’ 关于编程的书籍

一、Python系列（3本）

如果你之前一点编程经验都没有，先看如下两本：

1、《简明Python教程》(A Byte of Python)

入门Python的绝佳Tutorial，从书的目录便可以了解到作者Swaroop C H清晰的行文思路，以及对Python高超的驾驭能力。

2、《集体智慧编程》

以具体实例的方式来展示Python的编程技巧，受益良多。作者用非常直观的方式向读者展示了人工智能和机器学习中的大量经典的算法。更可贵的是，作者在展示算法时所使用的例子都是网络中非常有代表性的场景，并且很多情况下还会结合一些实际运营的 Web 站点的数据作更进步阐释。当然，作为一本实用型的书，少不了的是大量可运行的代码。

3、《Python Cookbook中文版，第3版》

这本书可谓Python版《代码大全》。有人说《代码大全》这类书是字典，其实不尽然《代码大全》是高手过招。《Cookbook》也如此，阅读时总能让你有一种：“哇塞，漂亮！”的感觉。能把 Cookbook 全部读完，你的Python水平绝对发生质变。

二、Java语言系列（3本）

1、《Java核心技术·卷1：基础知识（原书第9版）》

Java领域最有影响力和价值的着作之一，拥有20多年教学与研究经验的资深Java技术专家撰写，与《Java编程思想》齐名。

2、《算法 第四版》

Java 语言描述，算法领域经典的参考书，全面介绍了关于算法和数据结构的必备知识，并特别针对排序、搜索、图处理和字符串处理进行了论述。书的内容非常多，可以说是Java程序员的必备书籍之一

3、《数据结构与算法分析：Java语言描述》

这本书真是非常好！个人感觉很适合给初学者入门看，里面的分析数学公式恰到好处，没有算法导论的令人望而生畏，也没有国内图书的草草了事，既学习了数据结构又有刚刚好的算法分析，很容易使人产生共鸣。

当然，对于Java我们建议进行系统的学习，扎实基础不能只靠看书。如果你有任何疑问，欢迎你在千锋武汉官网上留下你的相关情况，我再对号入座帮你解答。
在这里插入图片描述
三、前端系列（4本）

1、《Java权威指南（第6版）》

淘宝前端团队翻译，这本书又叫犀牛书，号称Java开发者的圣经，网上对此书评价很多，大概意思都是说这本书是一本Java文档手册，没有完整看过一遍此书的都不能算是一名合格的前端工程师。

2、《Java高级程序设计（第3版）》

又称红宝书，雅虎首席前端架构师，YUI的作者Zakas出品。虽然书名带了“高级”二字，但是讲得也很基础，而且行文风格很流畅，每一小节就像是一篇博客，读起来并不枯燥，个人感觉比上面那本犀牛书可读性更强。

3、《Java设计模式与开发实践》

本书是在设计模式上的进一步扩充。一大特点就是结合实操，代码完整能直接应用到实际开发中。

4、《Web性能权威指南》

本书是谷歌公司高性能团队核心成员的权威之作，堪称实战经验与规范解读完美结合的产物。本书目标是涵盖Web开发者技术体系中应该掌握的所有网络及性能优化知识。