集合知プログラミング

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著者 : Toby Segaran
制作 : 當山 仁健  鴨澤 眞夫 
  • オライリージャパン (2008年7月25日発売)
  • Amazon.co.jp ・本 (392ページ)
  • / ISBN・EAN: 9784873113647

集合知プログラミングの感想・レビュー・書評

  • 2009年くらいの本。大量のログデータからいわゆる機械学習の手法を中心に使って、推薦システムや各種クラスタリングをどのように行うかなどをサンプルコードベースで説明しているのでわかりやすい。アルゴリズムの解説も難しい数式などがないしとっつきやすい。NMFの章で行列計算がでてくるが、そこでも行列とはみたいなとこから解説してるので知らなくてもいける。ニューラルネットワークを使って検索エンジンを作る章では入力層から出力層へ電波していく過程が図になっててわかりやすい。プログラマで機械学習に興味はあるけど具体的に何をしたらいいかわからない人には実際に手を動かして外観を掴みながらできるこの本が良い気がする。

  • 展示期間終了後の配架場所は、開架図書(3階) 請求記号 007.64//Se16

  • 後期かけて真剣に読みたい

  • 推薦者 情報処理センター 升井洋志 先生

    *図書館の所蔵状況はこちらから確認できます*
    http://opac.lib.kitami-it.ac.jp/webopac/catdbl.do?pkey=BB50084141&initFlg=_RESULT_SET_NOTBIB

  • レコメンドエンジンの実装や人工知能のプログラミングがしてみたいと思い手にとる。

    テーマは推薦エンジン、ユーザの相関、ニューラルネットワーク、SVMなどなどを実装できるようになっている。

    コードや参考URLも多いので普段からpythonでモノづくりをしている人にはいい本であると思う。
    しかしpythonを理解していなくてもいいと書かれてるが、まったくそれは難しいと思う。

    とにかくコードにも間違いが多いので、キチンと理解するまで心が折れるかもしれないです(折れかかりました)

  • 読書会を開催して輪読で読了。

    Python2.6でのコードなので、バージョン違いによる文法の違いに注意。
    よく参考図書にあげられるが、基本的なことはすべてコードを読んで理解するタイプで理論的な説明はほとんどないので、馴染みの薄い人には本書だけだと辛いかも。

    あと、時が経つにつれて、バージョン違いもそうだけど、API利用もほとんどできなくなる(仕様変更やそもそもサービスなくなるなど)ので、どこかの段階でレガシーな知識になるだろう。

  • 機械学習でよく使用される手法をPythonで組み立て,それを用いてマイニングのイメージをつかむことができます。
    オライリーの本に共通ですが,間違いがいくつか。本の数値結果とは一致しない。また,APIの使用方法が異なるなど。

  • 「集合知」というキーワードに興味があったので読んでみました。読み応えのある本です。集合知に限らず、データマイニング関連の最初の一冊としても良いかもしれません。とてもよくできた本だと思います。なので5点。■データマイニング手法の紹介本訳者前書きにも書かれているのですが、この本は群集の叡智(集合知)を収集するツール・テクニックの紹介本という性質があります。本文中ではそれほど数学的に深い説明もなく、さらっと読み流せるようになっています。「こうすれば使える」というのがよくわかるようになっています。実用性の高い内容です。■サンプルプログラムも可読性が高いサンプルプログラムの言語にはPythonを使用しています。私は本書を読むまでPython言語の存在すら知らなかったのですが、そんな人間にもソースがすらすら読めるほど可読性が高いです。紹介されているツール・開発環境はすべてフリーなので、実際に手を動かして一つずつ確かめながら進めていくことができます。

  • まだ読んでいる最中ですが
    Pythonの具体的なコードとともにアルゴリズムの説明がなされており
    理解しやすいです.
    Pythonでデータマイニングや機械学習をしようと考えているなら参考になるのではないかと思います.

  • 和図書 548.964/Se16
    資料ID 2010105049

  • Pythonを勉強してまた読み直す予定。
    ちゃんと読むとFacebookにも応用が効く

  • いしけんのオススメ
    使用言語がPythonってとこがおもしろい。
    データの入手元や、解析用ライブラリのインストールの方法まで
    丁寧に書かれている。
    内容はすごく難しかった。
    ビジネスで必要なのはこうゆう分野なんだろうな。

  • サンプル一杯で嬉しいが、ちょっとコードが雑な気も。勉強というよりは、研究中に必要なサンプルをトレースすると良いのかもしれない。

  • Amazon でも出てくる「この商品を買った人はこんな商品も買っています」のアルゴリズムが載っている本. 仕事では prolog で知識処理をしているので、関心があり購入.

  • クラスタリング、ニューラルネットワーク、ベイジアンフィルタなどをWeb 2.0 的な実例を
    通して紹介した本。
    最後のSVMの項を除けば、最低限の理論的説明もされており、
    「ライブラリをブラックボックス的に呼び出しておしまい」となっていないところが好感が持てる。

    Web 2.0 に興味がなくても、bioinfomatics などで、上記のキーワードに興味があるなら、
    読んで損はない。
    サンプルコード(Pythonによる)が短くコンパクトにまとめられているのも読みやすくてよい。

  • 三人寄れば文殊の知恵。Amazonのオススメのようにたくさんの人のデータを集めて有効に使う手法。協調フィルタリングなどのアルゴリズムの解説がわかりやすい。プログラムの書き方がイマイチなところも。Python。

  • Pythonでプログラミングしたいのだが、。

  • 「機械学習のアルゴリズム」と「統計」を使って、ウェブのユーザ
    が生み出した膨大なデータを分析・解釈する方法を、基礎から分か
    りやすく解説してくれるそうです。

    各種データマイニング技術がWeb2.0の中でどのように使用されているのかがわかる。
    自分にとっては以下が特に参考になった。
    ・決定木の事例
    ・Yahoo!ファイナンスからのデータのダウンロード

  • 2008年11月に書店で購入。サンプルコードがPythonということでとりあえずPythonの勉強をしてからまた本書に戻ってこようと思う。しばしのお別れだ。

  • プログラマーに最適なデータマイニングの教科書です。詳細は以下にて。
    http://d.hatena.ne.jp/kunimiya/20081116/p1

  • pythonやりながら読んでる

  • python覚えるか?みたいな。

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集合知プログラミングの作品紹介

本書は現在注目を集めている「集合知」をテーマにした書籍です。機械学習のアルゴリズムと統計を使ってウェブのユーザが生み出した膨大なデータを分析、解釈する方法を、基礎から分かりやすく解説します。本書で紹介するのは「購入・レンタルした商品の情報を利用した推薦システム」、「膨大なデータから類似したアイテムを発見し、クラスタリングする方法」など。del.icio.us、eBayなどが公開しているWeb APIを使用した解説も本書の大きな特徴です。本書のサンプルコードは可読性に優れたPythonを使用していますが、他の言語のプログラマでも理解しやすいようにアルゴリズムを解説しています。日本語版ではYahoo!日本語形態素解析Webサービスを利用した日本語テキスト処理について加筆しました。

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