具体描述
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。
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。
用户评价
##: TP393.092/29
评分 评分##三年前第一次看这本书的时候里面有一章教你如何使用libsvm...那时候鬼知道3年后libsvm是我帮老师一起release的呢...
评分##刚开始看，感觉很好。特别是用python描述算法，真是相得益彰，算法的描述清晰，易于理解。强力推荐。我觉得这本书是近期我见过翻译的最好的一本书，非常易于理解和阅读。
评分 评分 评分 评分##这本书，前几章看着还可以，觉得学到了点东西，到了后面完全不知道在说什么了，只告诉你怎么做却不告诉你为什么要这样做，套公式
评分##可能不是什么最新的研究热点 不过就读完第一章之后来看，基本上验证了我之前对于协同过滤方面的知识，并且感觉可以作为后续研究的一个指导和激励。 看到后面的章节内容，支持向量机，神经网络等之前在工程上用的少之又少的东西都能有它们的用武之地，让人相当之兴奋。 其实目前...
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