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Kurzbeschreibung
Sie wollen wissen, wie Rankings, Produktempfehlungen, Social Bookmarking und Online-Partnerbörsen technisch funktionieren? Dieses faszinierende 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.
Mit den ausgereiften Algorithmen in diesem Buch können Sie raffinierte Programme schreiben, mit denen Sie auf die "kollektive Intelligenz" der Website-Nutzer zugreifen können. Behandelt werden beispielsweise kollaborative Filtertechniken, Cluster-Methoden, Optimierungs-Algorithmen, das Bayes'sche Filtern oder Support-Vektor-Maschinen. Jeder Algorithmus ist kurz und prägnant durch Code beschrieben, den Sie direkt für Ihr Website-Projekt nutzen können.Ausführliche Beschreibung
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
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