在第一章的Collective Intelligence的介紹中,作者通過Netflix和google兩個(gè)公司的例子來(lái)說(shuō)明了Collective Intelligence的應(yīng)用.但具體Collective Intelligence的定義到底是什么呢?作者并沒有明確給出,所以我在讀書筆記中也就直接用這兩個(gè)單詞了.
這本書將會(huì)告訴讀者,通過一些API,應(yīng)用機(jī)器學(xué)習(xí)算法和統(tǒng)計(jì)方法來(lái)收集數(shù)據(jù)的一些方法.那么什么是機(jī)器學(xué)習(xí)呢?這個(gè)概念我倒是還有映像,幸好以前研究過語(yǔ)音識(shí)別,所以對(duì)人工智能方面的知識(shí)還有一點(diǎn)基礎(chǔ)^_^作者給出的定義是:
An algorithm is given a set of data and infers information about the properties of the data---and that information allows it to make predictions about other data that it might see in the future.簡(jiǎn)單的說(shuō),就是給定一組數(shù)據(jù),然后通過一個(gè)算法推斷出一個(gè)數(shù)據(jù)模型,然后,利用這個(gè)模型可以對(duì)未來(lái)的其它數(shù)據(jù)做出預(yù)測(cè).作者通過一個(gè)垃圾郵件過濾的簡(jiǎn)單例子形象的說(shuō)明了機(jī)器學(xué)習(xí)的過程!
機(jī)器學(xué)習(xí)常用到的一些算法包括決策樹,神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等,我還記得語(yǔ)音識(shí)別中用到了隱馬爾科夫模型,DTW,線性預(yù)測(cè)LPC,聚類等模型,但主要的都是基于數(shù)學(xué)方法和統(tǒng)計(jì)方法,真是后悔數(shù)學(xué)沒學(xué)好啊:(
作者羅列了一些機(jī)器學(xué)習(xí)算法的應(yīng)用場(chǎng)景,例如Google的page rank,Amozon的推薦系統(tǒng),在金融系統(tǒng)中的防欺騙檢測(cè),產(chǎn)品市場(chǎng)預(yù)測(cè),供應(yīng)鏈管理等方面.