집단지 성 프로그래밍 미리 보 기 별점 10 . 0   |   네티즌 리뷰   1 건 저자   토비 세 가란 | 역자   윤종완 | 한빛 미디어   | 2008 . 04 . 30 원제 Programming collective intelligence : building smart web 2 . 0 applicati 페이지   400 | ISBN    9788979145625 | 판형   B 5 , 188 * 257 mm 도서 23 , 400 원   26 , 000 원   - 10 % 검색 & 랭킹 , 추천 시스템 , 소셜 북마 킹 , 온라인 짝짓 기 뒤 에 숨겨진 원리 로 ' 집단지 성 ' 이 란 새 영역 소개 ! 『 집단지 성 프로그래밍 』 은 알고리즘 동작 원리 와 알고리즘 이 데이터 를 분할 하 는 방법 을 알려 주 며 , 방대 한 데이터 를 보다 쉽 게 처리 하 기 위해 필요 한 계산 기법 을 친절히 설명 한다 . 본문 에 등장 하 는 예제 코드 는 파이썬 ( PYTHON ) 으로 작성 되 었 으나 다른 언어 프로그래머 도 이해 할 수 있 게 모든 알고리즘 에 설명 을 붙였 다 . 먼저 기계 학습 뒤 에 숨겨진 개념 설명 후 , 협업 필터링 기법 , 두 개 의 군집 기법 , 검색 엔진 ( 크롤러 , 인 덱 서 , 쿼리 엔진 ) 구조 , 페이지 랭킹 알고리즘 , 신경 만 작성 과정 , 최적화 알고리즘 , 베이지안 필터링 , 의사 결정 트리 모델링 , 가격 모델링 , 고급 분류 기법 , 유전자 프로그래밍 등 을 차례 대로 소개 한다 . 이 를 통해 웹 사이트 에서 흥미 로운 데이터 세트 를 취득 하 는 방법 , 독자 운영 서비스 의 사용 자 들 로부터 데이터 를 수집 하 는 방법 , 발견 한 데이터 를 분석 및 이해 하 는 기법 등 을 전수 한다 . 특히 각 절 내 에 코드 예제 를 가이드북 형태 로 만들 어 스스로 응용 프로그램 을 단계 별 로 만들 고 알고리즘 동작 원리 의 이해 할 수 있 도록 유도 한다 . ☞   이 책 의 독서 포인트 ! 여러 사람 들 이 매일 수집 하 는 정보 를 이용 하 는 보다 세련 된 프로그램 제작 을 가르치 는 것 이 목적 이 다 . 웹 2 . 0 애플리케이션 에 사용 자 의 성향 이나 행태 를 분석 해서 반영 하 려는 , 또는 웹 2 . 0 서비스 의 핵심 컨텐츠 에 대해서 고민 하 는 기획 자 , 새로운 서비스 개발 을 위해서 시장 의 데이터 를 분석 하 려는 이 들 에게 유용 하 다 . [ 인터넷 교보문고 제공 ]   저자 소개 토비 세 가란 [ 저자 소개 ] 토비 세 가란 저자 는 계산 생명 공학 회사 인 젠스 트럭 트 에서 약제 발현 원리 이해 를 위한 알고리즘 을 설계 하 고 데이터 마이닝 기법 을 적용 하 는 소프트웨어 개발 부서 를 맡 고 있 으며 , 수집 된 데이터 세트 들 을 분석 해 원 하 는 값 을 찾 도록 돕 는 오픈 소스 프로젝트 에 도 참여 하 고 관련 된 여러 다른 회사 와 도 일 하 고 있 다 . 이 밖 에 도 인기 있 는 태 스 크 토이 ( www . tasktoy . com ) 와 레이지 베이스 ( www . lazybase . com ) 같 은 다수 의 무료 웹 서비스 도 만들 었 다 . 토비 세 가란 은 스노우 보드 와 와인 에 푹 빠져 있 으며 , 저자 의 블로그 는   blog . kiwitobes . com 다 . 현재 샌프란시스코 에 거주 한다 . [ 역자 소개 ] 윤종완 KAIST 에서 운영 체제 를 전공 한 윤종완 씨 는 정보 검색 분야 분야 전문가 로 현대 전자 , 현재 정보 기술 연구소 연구원 , 코리아 와이즈넛 기술 이사 를 거쳐 현재 오픈 마루 검색 팀 팀장 으로 재직 중 이 다 . 관심 분야 는 인터넷 정보 검색 , 웹 마이닝 이 고 검색 기술 에 많 은 경험 을 가지 고 있 다 . 최근 에 는 웹 2 . 0 서비스 의 집단지 성 에 관한 연구 를 활발히 하 고 있 다 . [ 강 컴 닷컴 제공 ] 목차 1 장 . 집단지 성 소개 1 . 1 집단지 성 이란 ? 1 . 2 기계 학습 이란 ? 1 . 3 기계 학습 의 한계 1 . 4 실제 예 1 . 5 기계 학습 의 다른 사례 2 장 . 추천 시스템 만들 기 2 . 1 협업 필터링 2 . 2 선호 정보 수집 2 . 3 유사 사용 자 찾 기 2 . 4 항목 추천 2 . 5 제품 매칭 2 . 6 딜리셔스 링크 추천 기능 만들 기 2 . 7 항목 기반 필터링 2 . 8 무비 렌즈 ( MovieLens ) 데이터 세트 이용 하 기 2 . 9 사용자 기반 과 항목 기반 필터링 2 . 10 함께 풀 어 보 기 3 장 . 군집 발견 3 . 1 감독 대 무 감독 학습 3 . 2 단어 벡터 3 . 3 계층 적 군집 화 3 . 4 계통 도 출력 3 . 5 세 로 줄 군집 화 3 . 6 k 평균 군집 화 3 . 7 선호도 군집 3 . 8 2 차원 으로 데이터 보 기 3 . 9 군집 가능 한 다른 것 들 3 . 10 함께 풀 어 보 기 4 장 . 검색 과 랭킹 4 . 1 검색 엔진 이란 ? 4 . 2 단순 크롤러 4 . 3 색인 하 기 4 . 4 검색 하 기 4 . 5 내용 기반 랭킹 4 . 6 유입 링크 사용 하 기 4 . 7 클릭 학습 4 . 8 함께 풀 어 보 기 5 장 . 최적화 5 . 1 단체 여행 5 . 2 해답 표현 하 기 5 . 3 비용 함수 5 . 4 무작위 검색 5 . 5 언덕 등 반 5 . 6 시 뮬 레이티 드 어닐링 5 . 7 유전자 알고리즘 5 . 8 비행 편 검색 실제 5 . 9 선호도 최적화 5 . 10 네트워크 시각화 5 . 11 다른 가능 성 들 5 . 12 함께 풀 어 보 기 6 장 . 문서 필터링 6 . 1 스팸 필터링 6 . 2 문서 와 단어 6 . 3 분류기 훈련 시키 기 6 . 4 확률 계산 6 . 5 기본 분류기 6 . 6 피셔 방식 6 . 7 학습 정보 저장 6 . 8 블로그 피드 필터링 6 . 9 향상 된 특성 검출 법 6 . 10 Akismet 사용 하 기 6 . 11 다른 기법 들 6 . 12 함께 풀 어 보 기 7 장 . 의사 결정 트리 7 . 1 가입 유형 추정 7 . 2 의사 결정 트리 소개 7 . 3 트리 학습 7 . 4 최 적 단편 선정 7 . 5 재귀 적 으로 트리 만들 기 7 . 6 트리 출력 하 기 7 . 7 새로운 관찰 분류 하 기 7 . 8 트리 가지치기 7 . 9 손상 된 데이터 다루 기 7 . 10 숫자 결과 다루 기 7 . 11 주택 가격 모델링 7 . 12 " 인기 도 " 모델링 7 . 13 의사 결정 트리 활용 시점 7 . 14 함께 풀 어 보 기 8 장 . 가격 모델링 8 . 1 예제 데이터 세트 만들 기 8 . 2 kNN 8 . 3 물품 가중치 8 . 4 교차 검증 8 . 5 이질 변수 8 . 6 축척 최적화 8 . 7 불균등 분포 8 . 8 실 데이터 - 이베이 API 8 . 9 적절 한 kNN 활용 방법 8 . 10 함께 풀 어 보 기 9 장 . 고급 분류 기법 : 커널 기법 과 SVM 9 . 1 중매 데이터 세트 9 . 2 데이터 를 다루 는 어려움 9 . 3 기본 선형 분류 9 . 4 분류 데이터 의 특성 9 . 5 데이터 축척 조정 9 . 6 커널 기법 이해 9 . 7 지지 벡터 머신 9 . 8 LIBSVM 사용 9 . 9 페이스북 매칭 9 . 10 함께 풀 어 보 기 10 장 . 독립 특성 발견 10 . 1 뉴스 코퍼스 10 . 2 이전 방식 들 10 . 3 비음수 행렬 인 수분 해 10 . 4 결과 출력 하 기 10 . 5 주식 시장 데이터 사용 하 기 10 . 6 함께 풀 어 보 기 11 장 . 진화 지성 11 . 1 유전자 프로그래밍 이란 ? 11 . 2 프로그램 을 트리 로 표현 하 기 11 . 3 초기 개체군 만들 기 11 . 4 해답 검증 하 기 11 . 5 프로그램 돌연변이 시키 기 11 . 6 교배 하 기 11 . 7 환경 구축 하 기 11 . 8 간단 한 게임 11 . 9 다른 가능 성 들 11 . 10 함께 풀 어 보 기 12 장 . 알고리즘 요약 12 . 1 베이지안 분류기 12 . 3 신경망 12 . 4 지지 벡터 머신 12 . 5 KNN 12 . 6 군집 화 12 . 7 다 차원 비례 축소 법 12 . 8 비음수 행렬 인 수분 해 12 . 9 최적화 부록 A . 외부 라이브러리 부록 B . 수학 공식