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。
集体智慧编程-python算法应用.pdf
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