Suchen
Aktuell
- Aktuell
- Kommentare
- TagCloud
- Windows Phone 7: Silverlight und XNA
- 1267769400 1267769400 - Keine Kommentare
- Empfehlung: Microsoft Arc Keyboard
- 1266747660 1266747660 - 2 Kommentare
- C#: Outlook like Pop-up Alert
- 1264008720 1264008720 - Keine Kommentare
- Windows Mobile 7 - Verschiedene Versionen geplant
- 1264007340 1264007340 - Keine Kommentare
- Windows Media Center: Pixelfehler am rechten Rand
- 1260208800 1260208800 - Keine Kommentare
- Das Outlook Fenster kann nicht geöffnet werden #2
- 1259409180 1259409180 - 14 Kommentare
- Bis jetzt sind noch keine Kommentare geschrieben worden
Randnotiz
W3C
- Keine Kommentare
Buchtipp: Programming Collective Intelligence
Kurzbeschreibung (Amazon)
Sie wollen wissen, wie Rankings, Produktempfehlungen, Social Bookmarking und Online-Partnerbörsen technisch funktionieren? Dieses außergewöhnliche Buch zeigt Ihnen, wie Sie Web 2.0-Applikationen bauen, mit denen Sie die riesigen Datenmengen durchsuchen und analysieren können, die von den Benutzern aktueller Webanwendungen täglich erzeugt werden. Es nimmt Sie mit in die Welt des maschinellen Lernens und der Statistik und erklärt, wie Sie Schlussfolgerungen aus User Experience, persönlichen Vorlieben und menschlichem Verhalten ziehen.
User-Daten und UGC für Ihre Web 2.0-Apps nutzen: Dieses Buch erläutert anschaulich, wie aus User Generated Content mit den richtigen Algorithmen "kollektive Intelligenz" destilliert werden kann und wie Sie daraus einen echten Mehrwert für Ihre Web 2.0-Anwendungen generieren. Mit den ausgereiften Algorithmen in diesem Buch können Sie raffinierte Programme schreiben, die Sie direkt für Ihre Website-Projekte nutzen können.
Die Faszination der Algorithmen entdecken: Toby Segaran geht ganz praktisch an das spannende, aber komplexe Thema heran. Er zeigt an leicht verständlichen Beispielen, wie die Algorithmen zum maschinellen Lernen funktionieren. Er erklärt beispielsweise: * kollaborative Filtertechniken, die es Online-Händlern erlauben, Produkte oder Medien zu empfehlen * Cluster-Methoden, die Gruppen ähnlicher Objekte in einem größeren Datenbestand entdecken * Optimierungs-Algorithmen, die Millionen von möglichen Lösungen eines Problems durchsuchen und die beste auswählen * Bayes'sches Filtern, das in Spam-Filtern zum Klassifizieren von Dokumenten genutzt wird * Support-Vektor-Maschinen, die Personen in Online-Dating-Sites zusammenzubringen
Jeder Algorithmus ist kurz und prägnant durch gut nachvollziehbaren Python-Code beschrieben. Der Bezug zu realen Sites wie Facebook, ebay oder del.icio.us sowie zahlreiche Übungen machen Lust auf mehr, wecken den Spiel- und Experimentiertrieb - und zeigen Ihnen viele neue Techniken, mit denen Sie Ihre Web 2.0-Website noch interessanter machen.
Fazit
Das Buch sollte man sich auf jeden Fall zulegen, wenn man im Bereich der Web 2.0 Programmierung arbeitet. Es werden keine großen Mathematischen Kentnisse vorausgesetzt und alles anhand von Beispielen sehr gut erklärt. Die Codebeispiele sind in Python geschrieben. Es ist aber kein Problem diese in jede beliebige Programmiersprache zu übertragen.
- Links:
- Mehr Informationen
Kommentare
- Bis jetzt sind noch keine Kommentare geschrieben worden



