集体智慧编程 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

简体网页||繁体网页

☆☆☆☆☆

[美] 西格兰（TobySegaran）著莫映，王开 著

图书标签:

• 编程
• 集体智慧
• 算法
• 数据分析
• 机器学习
• Web开发
• Python
• 开源
• 实践
• 技巧

店铺： 文轩网旗舰店

出版社： 电子工业出版社

ISBN：9787121254437

商品编码：1505666918

出版时间：2015-03-01

作  者:(美)西格兰(Toby Segaran) 著;莫映,王开福 译 著作 定  价:79 出 版 社:电子工业出版社 出版日期:2015年03月01日 页  数:334 装  帧:平装 ISBN:9787121254437

《集体智慧编程》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》是Web开发者、架构师、应用工程师等的选择。

●前言 viii
●第1章 集体智慧导言 1
●什么是集体智慧 2
●什么是机器学习 3
●机器学习的局限 4
●真实生活中的例子 5
●学习型算法的其他用途 5
●第2章 提供推荐 7
●协作型过滤 7
●搜集偏好 8
●寻找相近的用户 9
●推荐物品 15
●匹配商品 17
●构建一个基于del.icio.us的链接推荐系统 19
●基于物品的过滤 22
●使用MovieLens数据集 25
●基于用户进行过滤还是基于物品进行过滤 27
●练习 28
●第3章 发现群组 29
●监督学习和无监督学习 29
●部分目录

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。 (美)西格兰(Toby Segaran) 著;莫映,王开福 译 著作 莫映，现供职于IBM*国开发实验室，在软件开发与设计领域里混迹已然10年有余，目前从事商业领域社交软件产品的研发工作。一直关注社交网络以及社交技术在不同领域里的运用，同时也积极活跃于公司内外的各种技术社区之中。

《算法的艺术：洞察效率的殿堂》 导言 在信息爆炸的时代，效率如同珍贵的货币，决定着我们在瞬息万变的数字世界中能够走多远。我们每天都在与海量数据搏斗，从搜索引擎的精准匹配，到社交网络的个性化推荐，再到金融市场的毫秒级交易，效率是驱动这一切的底层逻辑。而算法，正是实现效率的基石。它们是数学思想的精妙体现，是逻辑推理的艺术化表达，更是解决复杂问题的终极武器。本书《算法的艺术：洞察效率的殿堂》并非枯燥的技术手册，而是希望引领读者踏入算法的殿堂，领略其背后蕴含的智慧与力量，理解它们如何将看似不可能的任务化为严谨而优雅的解决方案。我们将探索那些被誉为“算法的艺术”的经典思想，理解它们为何能够以极高的效率处理庞大的数据集，以惊人的速度解决棘手的问题，并最终为我们的生活和工作带来深远的影响。 第一章：基石——数据结构与效率的度量 在深入探讨算法之前，我们必须先理解承载算法的“容器”——数据结构。如同建筑师需要了解砖石、钢筋的特性才能建造宏伟的摩天大楼，程序员也必须精通数组、链表、栈、队列、树、图等基本数据结构，才能设计出高效的算法。本章将从最基础的数组和链表入手，对比它们的优劣，讲解何时选择何种结构。我们将深入理解栈和队列的“后进先出”与“先进先出”原理，以及它们在函数调用、表达式求值等场景中的应用。 更进一步，我们将探索树形结构，从二叉树的遍历，到平衡二叉搜索树（如AVL树、红黑树）如何保证查找效率，再到堆（Heap）在优先队列中的关键作用。接着，我们将目光转向图结构，这是模拟现实世界中各种复杂关系的强大工具，从图的表示（邻接矩阵、邻接表），到深度优先搜索（DFS）和广度优先搜索（BFS）这两种遍历方式，理解它们在网络分析、最短路径查找等问题中的基础地位。 当然，数据结构的意义远不止于存储，更在于它如何影响算法的性能。因此，本章还将引入衡量算法效率的“标尺”——时间复杂度和空间复杂度。我们将学习如何使用大O记法（Big O Notation）来分析算法的渐进性能，理解O(1)、O(log n)、O(n)、O(n log n)、O(n^2)等不同复杂度的含义，并明白在追求效率时，对这些复杂度的理解至关重要。这将是我们评估和选择最优算法的理论基础。 第二章：排序的哲学——从朴素到高效的演进 排序，是计算机科学中最基本也是最常见的操作之一。从日常的图书归类，到数据库的记录检索，排序无处不在。然而，排序的实现并非只有一种方式，不同算法的效率差异巨大。本章将带领读者领略排序算法的“哲学”演进。 我们将从最直观的排序方法开始，如冒泡排序、选择排序和插入排序。虽然它们易于理解，但在处理大量数据时，其效率低下（通常为O(n^2)）的缺点便会暴露无遗。接着，我们将迈入更高效的领域，探究基于分治思想的排序算法。快排（Quicksort）以其出色的平均性能（O(n log n)）而闻名，我们将深入剖析其“划分”和“递归”的核心思想，并讨论如何通过选择合适的“基准元”（pivot）来优化其性能，避免最坏情况的发生。 归并排序（Mergesort）是另一种强大的O(n log n)排序算法，它同样基于分治思想，但其稳定性（即相等元素的相对顺序在排序后保持不变）使其在某些场景下具有独特优势。我们将理解其“分而治之”和“合并”的精妙之处。 此外，我们还将触及一些更专业的排序算法，如堆排序（Heapsort），它利用堆的数据结构来实现O(n log n)的排序，并且是原地排序。同时，对于特定类型的数据，如整数，桶排序（Bucket Sort）、计数排序（Counting Sort）和基数排序（Radix Sort）等非比较排序算法，能在O(n)的复杂度下完成排序，其背后的思想和适用范围也将得到详细阐述。通过对这些排序算法的深入理解，读者将认识到，解决同一个问题，不同的方法可能带来天壤之别。 第三章：搜索的智慧——定位信息的捷径 信息的快速获取，是现代社会的核心需求。搜索算法，正是实现这一目标的关键。本章将深入探讨各种搜索策略，以及它们如何以最优的效率定位目标信息。 我们将从最基础的线性搜索（Linear Search）开始，虽然简单，但效率低下。随后，我们将介绍二分搜索（Binary Search），这一算法的精髓在于“分而治之”的思想，它要求数据必须是已排序的。二分搜索的O(log n)时间复杂度，使其在处理大规模有序数据集时展现出惊人的速度。我们将详细解析其工作原理，以及在实际应用中需要注意的边界条件。 当数据结构不再是简单的线性序列，而是树或图时，搜索的方式也随之改变。我们将在第一章中初步接触到的广度优先搜索（BFS）和深度优先搜索（DFS），在本章中将得到更深入的探讨。BFS适用于寻找最短路径（在无权图中），而DFS则常用于拓扑排序、查找连通分量等问题。我们将通过具体的例子，理解这两种遍历方式在不同问题解决中的应用。 对于更为复杂的数据结构，如哈希表（Hash Table），我们将学习其“散列”的核心概念。通过哈希函数，数据项能被快速映射到存储位置，从而实现近乎O(1)的平均查找效率。我们将讨论哈希冲突的产生以及解决冲突的常用方法，如链地址法和开放地址法。 此外，对于字符串匹配问题，如在文本中查找特定子串，我们将介绍朴素的字符串匹配算法，并着重讲解更高效的算法，如KMP（Knuth-Morris-Pratt）算法。KMP算法通过构建“前缀函数”，巧妙地避免了不必要的字符比较，极大地提升了搜索效率。 第四章：图论的魅力——连接与路径的奥秘 图论，是研究离散结构之间关系的一门强大分支，它在现实世界中有着极其广泛的应用，从社交网络的连接，到交通网络的规划，再到计算机网络的路由。本章将带你领略图论的魅力，理解如何用图来建模问题，以及如何通过算法来分析这些模型。 我们将从图的基本概念入手，包括顶点、边、有向图、无向图、加权图等。接着，我们将深入探讨图的遍历算法，包括在第一章和第三章中已介绍过的BFS和DFS，并进一步理解它们在求解连通性、查找回路等问题中的作用。 最短路径问题是图论中的核心问题之一。我们将详细讲解Dijkstra算法，它用于解决单源最短路径问题（在非负权重的图中）。然后，我们将学习Bellman-Ford算法，它能够处理存在负权重的图，并能检测负权重回路。对于所有顶点对之间的最短路径问题，Floyd-Warshall算法将提供一个解决方案。 除了最短路径，最小生成树（Minimum Spanning Tree, MST）也是图论中的一个重要问题，尤其在网络建设和连接问题中。我们将学习Prim算法和Kruskal算法，它们都能以高效的方式找到图的最小生成树。 本章还将触及一些更高级的概念，如拓扑排序，它用于对有向无环图（DAG）进行排序，在任务调度、编译等领域有着关键应用。此外，我们还将简要介绍网络流（Network Flow）的基本思想，以及它在资源分配、最大匹配等问题中的强大能力。 第五章：动态规划的思维——分解与最优 动态规划（Dynamic Programming, DP）是解决许多优化问题的一种强大技术，它的核心思想是将一个复杂问题分解成相互关联的子问题，并存储子问题的解，避免重复计算。本章将带领读者领略动态规划的思维方式。 我们将从最经典的动态规划问题开始，如斐波那契数列的计算。通过对比递归和动态规划的实现，读者将深刻理解备忘录（Memoization）和自底向上（Bottom-up）这两种动态规划的实现方式。 接着，我们将深入分析一些典型的动态规划问题，如背包问题（Knapsack Problem）。我们将讨论0/1背包问题和完全背包问题，理解它们各自的特点和求解思路。 最长公共子序列（Longest Common Subsequence, LCS）和最长递增子序列（Longest Increasing Subsequence, LIS）是另外两个经典的动态规划问题，它们在生物信息学、文本比对等领域有着广泛应用。我们将逐步推导出它们的DP状态转移方程，并理解其求解过程。 编辑距离（Edit Distance）问题，用于衡量两个字符串的相似度，也是动态规划的一个典型应用。我们将学习如何通过计算插入、删除、替换操作的最小次数来解决这个问题。 本章将强调动态规划的核心在于识别子问题、确定状态转移方程以及处理边界条件。通过学习这些经典问题，读者将能够掌握动态规划的解题框架，并将这种思维方式应用于解决更广泛的优化问题。 第六章：贪婪的抉择——局部最优与全局最优 贪婪算法（Greedy Algorithm）是一种直观的算法设计策略，它在每一步选择当前看起来最优的选项，期望通过一系列局部最优的选择，最终达到全局最优。本章将探讨贪婪算法的适用性、优势以及局限性。 我们将从简单的例子入手，如找零问题，展示贪婪算法在某些情况下如何有效地找到最优解。然后，我们将深入分析一些经典的贪婪算法应用，如霍夫曼编码（Huffman Coding），它在数据压缩领域有着重要应用，通过构建最优的前缀码来减少编码长度。 活动选择问题（Activity Selection Problem）是另一个典型的贪婪算法应用，它旨在选择最大数量的非重叠活动。我们将理解如何通过选择最早结束的活动来获得最优解。 然而，贪婪算法并非万能。本章还将讨论贪婪算法的局限性，以及如何判断一个问题是否适合使用贪婪算法。我们将通过反例说明，在某些情况下，贪婪的选择可能导致次优甚至错误的结果。理解贪婪算法的适用边界，与理解其工作原理同样重要。 第七章：回溯与分支限界——探索与剪枝 当问题无法用简单的递进或分治方法解决时，回溯（Backtracking）和分支限界（Branch and Bound）算法便成为强大的探索工具。本章将深入了解这些算法的设计思想。 回溯算法的核心思想是通过深度优先搜索的方式，系统地搜索所有可能的解。当发现当前路径无法导向有效解时，则“回溯”到上一步，尝试其他路径。我们将通过经典的N皇后问题、数独求解等例子，来理解回溯算法的递归实现和剪枝策略。 分支限界算法在回溯的基础上，引入了“限界”的概念。它在搜索过程中，利用某种评估函数，对当前分支的解进行评估，并剔除那些不可能产生最优解的分支，从而缩小搜索范围，提高效率。我们将学习如何设计合适的限界函数，以及分支限界算法在旅行商问题（Traveling Salesperson Problem, TSP）等NP-hard问题中的应用。 结语 《算法的艺术：洞察效率的殿堂》并非终点，而是通往更广阔计算机科学世界的起点。通过对数据结构、排序、搜索、图论、动态规划、贪婪算法以及回溯与分支限界的深入探讨，我们得以窥见算法的博大精深。这些算法不仅仅是解决特定问题的工具，它们更代表着一种严谨的思维方式，一种对效率的不懈追求，以及一种将复杂世界抽象化、模型化的艺术。掌握了这些算法的精髓，你将能够更自信地应对各种编程挑战，洞察效率背后的驱动力，并在数字时代浪潮中，构建更高效、更智能的解决方案。愿本书能成为你探索算法艺术的得力助手，开启你通往效率殿堂的奇妙旅程。

评分☆☆☆☆☆

最近读了《集体智慧编程》，这本书的视角真的非常独特，完全颠覆了我以往对“编程”的认知。我一直以为编程就是写代码，解决具体的技术问题，但这本书却把它提升到了一个更高的维度，探讨的是如何利用编程来“组织”和“驱动”集体的力量。让我眼前一亮的是书中关于“预测市场”的章节，通过构建一个虚拟的市场，让参与者用买卖“信息股份”的方式来表达对某个事件发生概率的看法，这种机制竟然能比许多专业的分析师更准确地预测结果，简直太神奇了。这让我意识到，有时候，最有效的解决方案并不一定来自某个高深莫测的算法，而是来自于对人性、激励机制以及信息流动的深刻理解，并将其转化为可执行的编程逻辑。书中还讲到了如何设计“游戏化”的挑战，让人们在玩乐中贡献自己的智慧，这在很多产品设计、内容创作甚至是社区运营中都有着极大的应用潜力。我特别喜欢书中关于“错误修正”的讨论，比如如何利用群体的力量来发现和纠正系统中的bug，这远比单打独斗要高效得多。这本书不枯燥，也不晦涩，通过一个个生动的案例，让我看到了集体智慧的巨大能量，以及编程在其中扮演的关键角色。读完之后，我感觉自己不再仅仅是一个“代码的生产者”，而是一个“规则的设计者”，一个“集体智慧的组织者”。

评分☆☆☆☆☆

这本《集体智慧编程》简直是开启了我对于如何从海量信息中提取有价值洞见的全新视角。读这本书之前，我总觉得“大数据”是个遥不可及的概念，充其量也就是新闻里偶尔提及的那些炫酷技术。但这本书用一种非常接地气的方式，把我带入了集体智慧的奇妙世界。它没有上来就抛出复杂的算法模型，而是从大家都能理解的例子入手，比如维基百科的共同编辑，再到如何利用搜索引擎的投票机制来排名结果，甚至是如何通过众包来解决复杂的科学难题。让我印象最深刻的是关于“噪音与信号”的区分，书中详细阐述了如何设计机制，让那些有价值的信息（信号）能够脱颖而出，而那些干扰性的信息（噪音）则被有效地过滤掉。这一点在信息爆炸的今天实在太重要了，几乎是每个人必备的生存技能。而且，书中不仅仅是理论的探讨，还穿插了大量的编程实践指导，虽然我不是一个资深程序员，但看着那些清晰的代码示例，也能理解其中的逻辑，甚至动手尝试了一下，真的很有成就感。总而言之，这本书让我明白了，很多时候，个人的力量是有限的，但当一群人，或者说“集体”，汇聚智慧并加以巧妙的组织时，所能达到的高度是令人惊叹的。它让我对未来的协作模式有了更深刻的理解，也让我对如何利用技术来赋能集体智慧充满了期待。

评分☆☆☆☆☆

不得不说，《集体智慧编程》这本书的内容，完全超出了我对“编程”的刻板印象。我原本以为它会是那种充斥着各种高级算法和复杂数学公式的书籍，但事实恰恰相反，它更多的是在探讨一种“思维方式”，一种如何“借力”的智慧。书中让我印象最深刻的是，它将“人”放在了核心位置，将人类的各种行为模式、心理特征，以及社会互动，都转化为可以通过编程来设计、引导和优化的对象。例如，关于“信息过滤”的章节，它没有教你如何编写复杂的滤波器，而是通过设计一系列的游戏规则，让用户在互动中自觉地完成了信息的筛选和排序，这种“无为而治”的智慧，令人拍案叫绝。它让我看到，编程不仅仅是技术层面的操作，更是一种对人类协作和信息流动的深刻洞察。书中的许多案例，都来自于现实生活中，比如如何利用众包的力量来解决科学研究的难题，如何通过用户评论来改善产品设计，这些都让我觉得这本书的内容极具实践价值。我之前总觉得，解决复杂问题需要顶尖的专家，但这本书让我看到了，通过巧妙的设计，普通大众的集体智慧，同样可以爆发出惊人的能量。这对于任何想要解决复杂问题、提升效率的个人或组织来说，都具有极强的启发意义。

评分☆☆☆☆☆

《集体智慧编程》这本书，为我打开了一个全新的认知大门，让我看到了“编程”在赋能人类协作方面的无限可能。我之前对编程的理解，仅限于让电脑按照我的指令执行任务，但这本书让我明白，编程还可以用来“连接”和“协调”人与人之间的关系，去构建一个能够自主学习和进化的“智慧体”。书中最让我眼前一亮的，是关于“口碑传播”和“社群治理”的章节，它不仅仅是描述了这些现象，而是提供了具体的编程思路，去分析和优化这些过程。例如，如何通过设计激励机制，鼓励用户分享有价值的信息，如何构建一个能够自我约束和管理的社区，这些都让我觉得非常实用。它让我意识到，很多看似难以解决的社会问题，或者看似低效的协作方式，都可以通过巧妙的编程设计来得到改善。书中还详细介绍了如何利用“预测市场”来收集和整合众人的意见，这种通过市场机制来发现真理的方式，真的让我大开眼界。我之前总觉得，要做出明智的决策，需要大量的专家分析，但这本书让我看到了，通过汇聚普通人的智慧，并且给予他们适当的激励和引导，同样可以做出非常准确的判断。这本书的价值，在于它不仅教你“如何做”，更重要的是教你“为什么这样做”，以及“如何思考”。

评分☆☆☆☆☆

《集体智慧编程》这本书，给我的感觉就像是在学习一种全新的“语言”，只不过这种语言不是用来和电脑沟通，而是用来和“一群人”沟通，去激发和引导他们的智慧。书中最令我着迷的部分，是关于如何设计“激励机制”，让人们愿意参与到一项任务中来，并且贡献出有价值的信息。它不仅仅是简单地给奖励，而是要深入理解人们的动机，比如成就感、归属感、甚至是纯粹的好奇心，然后将这些动机巧妙地融入到编程的设计中。这一点在当前的互联网产品中尤为重要，很多产品都在努力寻求用户参与和贡献的良方。书中还特别强调了“去中心化”的思想，即信息和决策的权力不应该集中在少数人手中，而是应该分散开来，让更多的人参与到其中。这对于打破信息壁垒，提升决策的公正性和有效性具有非凡的意义。我之前接触过一些关于群体决策的理论，但总觉得有些抽象，而这本书通过具体的编程实例，将这些理论变得鲜活起来。例如，它会教你如何搭建一个简单的投票系统，如何分析用户提交的反馈，如何利用算法来汇总和提炼这些信息。读完这本书，我感觉自己的思维方式发生了很大的转变，不再仅仅关注“我”能做什么，而是开始思考“我们”如何能够做得更好，以及如何利用技术来实现这一点。

评分☆☆☆☆☆

不错 挺好的 挺好的 挺好的

评分☆☆☆☆☆

吼吼吼吼嘿嘿嘿嘻嘻嘻嘻哈哈

评分☆☆☆☆☆

书非常好，刚学Python，只要掌握基础，按照书本代码一步一步做，就很好了，唯一的不足是Python代码版本是2.7版本的

评分☆☆☆☆☆

很久就想买的经典书。

评分☆☆☆☆☆

包装严实，收到完好无损，还没看

评分☆☆☆☆☆

集体智慧编程 计算机与互联网 书籍

评分☆☆☆☆☆

书很棒，下次还选京东

评分☆☆☆☆☆

不错，都是正版，开始机器学习的节奏，加油

评分☆☆☆☆☆

入门学习推荐引擎的不错的书籍