Algorithms of the Intelligent Web

出版者:Manning Publications

作者:Douglas McIlwraith

页数:325

出版时间:2016-7-31

价格:USD 35.41

装帧:Paperback

isbn号码:9781617292583

具体描述

There's priceless insight trapped in the flood of data users leave behind as they interact with web pages and applications. Those insights can be unlocked by using intelligent algorithms like the ones that have earned Facebook, Google, Twitter, and Microsoft a place among the giants of web data pattern extraction. Improved search, data classification, and other smart pattern matching techniques can give an enormous advantage to understanding and interacting with users. Algorithms of the Intelligent Web, Second Edition has been totally revised and teaches the most important approaches to algorithmic web data analysis, enabling readers to create machine learning applications that crunch, munge, and wrangle data collected from users, web applications, sensors, and website logs. Key machine learning concepts are explained and introduced with many code examples in Python's scikit-learn. The book guides readers through the underlying machinery and intelligent algorithms to capture, store, and structure data streams. Readers will explore recommendation engines from the example of Netflix movie recommendations and dive into classification via statistical algorithms, neural networks, and deep learning. They will also consider the ins and outs of ranking and how to test applications based on intelligent algorithms.Purchase of the print book includes a free eBook in PDF, Kindle, and ePub formats from Manning Publications.

作者简介

Haralambos (Babis) Marmanis 博士是一个把机器学习技术应用于工业界的先行者，也是供应管理的世界级专家。Dmitry Babenko曾经为银行、保险、供应链管理与商务智能公司设计过应用与基础架构。

本书拥有者可以通过 www.manning.com/AlgorithmsoftheIntelligentWeb在线获得作者的信息、样例代码与免费的电子版本。

Dr. Haralambos (Babis) Marmanis is a pioneer in the adoption of machine learning techniques for industrial solutions, and also a world expert in supply management. He has about twenty years of experience in developing professional software. Currently, he is the director of R&D and chief architect, for expense management solutions, at Emptoris, Inc. Babis holds a Ph.D. in applied mathematics from Brown University, an M.S. degree in theoretical and applied mechanics from the University of Illinois at Urbana-Champaign, and B.S. and M.S. degrees in civil engineering from the Aristotle University of Thessaloniki in Greece. He was the recipient of the Sigma Xi award for innovative research in 2000, and he is the author of numerous publications in peer-reviewed international scientific journals, conferences, and technical periodicals.

Dmitry Babenko is the lead for the data warehouse infrastructure at Emptoris, Inc. He is a software engineer and architect with 13 years of experience in the IT industry. He has designed and built a wide variety of applications and infrastructure frameworks for banking, insurance, supply-chain management, and business intelligence companies. He received a M.S. degree in computer science from Belarussian State University of Informatics and Radioelectronics.

读后感

Yooreeka-20130127 bsc.sh 里的配置文件加载包名跟lib里的都不一样， 而且就找不到 Yooreeka.jar 这个 请过来人指点～～～～～～～～～～～  

有朋友对构建本书中的代码运行环境有疑问，特别准备了一点介绍，为了格式上的方便，请访问这里：http://gossipcoder.com/?p=842  

可以作为智能算法学习的起点，覆盖了搜索、推荐、聚类、分类等领域，有大量实用的示例代码，提供了很多扩展阅读的资源，以此为线索可以帮助我们循序渐进的深入智能算法的领域。 不足之处： 书中代码的部分常常没有事先说明思路，直接先上代码，而代码中琐碎无关的部分，以及排...

最近在阿稳的带领下翻译一本算法方面的书，<a href="http://www.amazon.com/gp/product/1933988665/" target="_blank">Algorithms of Intelligent Web</a>。讲的主要内容是诸如分类、聚类、推荐系统、搜索等等所谓智能算法在Web应用中的使用。例如，Amazon如果根据用户的购买和...  

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用户评价

这部作品的叙事弧光简直是令人目眩神迷，它没有采取那种教科书式的平铺直叙，而是将复杂的概念编织进了一个充满悬念和哲思的框架之中。我必须承认，起初我对能否跟上作者的思路感到一丝担忧，毕竟涉及到的领域跨度极大，从深层的认知科学到前沿的计算理论，但作者的笔触如同高超的魔术师一般，总能在你即将迷失的瞬间，用一个精妙的比喻或一个意想不到的案例将你拉回主线。特别是在探讨“涌现智能”的那几章，作者并没有满足于描述现象，而是深入剖析了其背后的结构性限制与突破点，其深度远超一般市面上的流行读物。书中对于信息熵的解读尤其精妙，它不再是一个单纯的数学概念，而成为了衡量“理解”与“混乱”之间微妙界限的标尺。我尤其欣赏作者在行文间那种近乎诗意的克制，他从不堆砌华丽辞藻，每一个词语的选择都仿佛经过了千锤百炼，只为最精准地传达其对复杂系统运作的深刻洞察。读完之后，我感觉自己对互联网这个庞然大物的底层逻辑有了一种全新的、近乎“本体论”层面的理解，仿佛被赋予了一副能够看穿表象的透视眼镜。

坦白地说，我对技术类书籍一向保持警惕，因为它们大多充斥着生硬的代码块和晦涩的数学公式，让人望而却步。然而，这部作品的写作风格却展现出令人惊讶的文学性和可读性。作者似乎深谙如何将复杂的理论转化为生动的场景再现。例如，在解释分布式账本的去中心化潜力时，他没有使用冗长的技术说明，而是构建了一个关于中世纪贸易路线和信息不对称的精彩故事，使得原本抽象的概念瞬间变得具体可感。这种叙事技巧的运用，极大地降低了理解门槛，同时又保持了思想的纯净度。更难能可贵的是，作者的语气始终保持着一种温和的、引导性的姿态，他不是在“教导”读者，而是在邀请读者一同探索未知的领域。阅读这本书的体验更像是一场智力上的远足，沿途风景变换莫测，但总有清晰的指引，确保你不会在岔路口迷失方向，最终收获的不仅是知识，更是一种看待世界的新型思维框架。

我被这本书中对“系统演化”的描述深深吸引，它处理的不是静态的结构，而是动态的、活着的网络生命体。作者似乎对“意外性”怀有一种近乎迷恋的关注，他聚焦于那些偏离预设轨道的小扰动是如何被网络放大，最终导致巨大变革的临界点。书中对于“边缘案例”的分析尤为精彩，这些被传统模型所忽略的异常数据点，在作者的笔下成为了揭示系统深层规律的“金钥匙”。我特别喜欢其对“适应性”的定义——它不是简单的响应变化，而是一种对变化本身进行预判和塑造的能力。在论述到人工智能在创意产业中的角色时，作者巧妙地运用了关于“风格”和“模仿”的辩证关系，其论述尖锐且不失优雅。阅读本书，就像是站在一座高耸的瞭望塔上，不仅能俯瞰当前数据的奔流，更能洞察到这些潮流背后，驱动它们向前涌动的无形水力。这本书无疑是为那些不满足于现状、渴望理解驱动世界底层机制的思考者们量身定制的佳作。

这部书的内容深度和广度，远远超出了我对一本专注于“网络”或“智能”主题作品的预期。它构建了一个宏大的知识地图，其中各个板块之间的衔接处理得极为巧妙。我特别注意到作者在处理时间维度上的手法——他将对未来趋势的预测，与对古代哲学中关于秩序和混沌的探讨进行了富有张力的对话。这使得全书的讨论不再局限于当下，而是拥有了一种超越时代的重量感。例如，在论述实时反馈循环对人类决策惯性的影响时，作者引用了古希腊的修辞学理论来佐证其观点，这种跨学科的融合令人拍案叫绝，显示出作者深厚的学养和开阔的视野。整本书的论证密度非常高，几乎没有一页是用来凑数的，每一个段落都像是在为最终的论点添砖加瓦。尽管涉及的知识点繁多，但作者通过一种强有力的内在逻辑将其统一起来，阅读过程虽然需要高度集中注意力，但每当理解一个关键的连接点时，那种豁然开朗的满足感是无与伦比的。

这本书的视角极其独特，它采取了一种近乎“反技术”的批判性立场来审视我们习以为常的数字世界。作者似乎更热衷于挖掘那些被主流技术叙事所忽略的“阴影地带”——那些算法决策带来的伦理困境、数据权力的隐形转移，以及人类行为模式被微妙重塑的过程。我印象最深的是关于“注意力经济”的章节，作者没有简单地谴责，而是用大量的历史类比和心理学模型，展示了这种经济范式如何系统性地侵蚀了深度思考的能力。阅读过程中，我时常需要停下来，合上书本，去审视自己刚刚在手机上完成的某个操作，这种强烈的自我反思感是阅读体验中极为珍贵的组成部分。此外，书中对“沉默的知识”（Tacit Knowledge）在自动化系统中的丢失与重构进行了令人不安的分析，它提出了一个尖锐的问题：当我们把决策权外包给机器时，我们是否也同时外包了“判断力”本身？这本书的论证结构扎实，逻辑链条环环相扣，读起来像是在解一个宏大而又紧迫的谜题，让人欲罢不能。