為什么80%的碼農(nóng)都做不了架構(gòu)師？>>> ??

• 什么是集體智慧

其含義是指：為了長早新的想法，而將一群人的行為、偏好或思想組合在一起。

完成這項工作的一種最為基礎(chǔ)的方法，便是使用調(diào)查問卷或普查。從一大群人中搜集的答案可以使我們得出關(guān)于群組的統(tǒng)計結(jié)論：組中的個體成員將會被忽視。從獨(dú)立的數(shù)據(jù)提供者那里得出新的結(jié)論，是集體智慧所真正關(guān)注的。

一直以來，人們都是利用Internet來購買所需、搜集信息、尋求娛樂，以及架設(shè)自己的Web站點。所有的這些行為都可以得到監(jiān)控，并且不必要讓用戶放下手頭的工作而進(jìn)行詢問，可以從他們的行文中得到信息，挖掘出有價值的結(jié)論。已經(jīng)有大量的方法可以對這些信息進(jìn)行加工和解釋。有兩個例子：wikipedia和Google搜索。wikipedia是通過所有用戶共同編輯來創(chuàng)建或編輯詞條，雖然存在惡意用戶，但大多數(shù)的主題都會被認(rèn)為是準(zhǔn)確的。Google搜索是從web內(nèi)容的創(chuàng)建者對自己網(wǎng)站的操作中提取關(guān)鍵詞，并且利用這些信息為Google的使用者設(shè)定各個網(wǎng)站的分值。

但這本《集體智慧編程》關(guān)注的不是像wikipedia歸功于提供內(nèi)容的用戶，而在于算法，這其中包括了Google的PageRank算法。該算法會搜集用戶的數(shù)據(jù)，對數(shù)據(jù)進(jìn)行計算分析，并從中創(chuàng)造出可以增強(qiáng)用戶體驗的新信息。數(shù)據(jù)的獲取有兩種方式：第一種是明確搜集，例如需要用戶投票打分的方式；第二種是偶然搜集，如觀察用戶的購買行為。通過搜集信息后，還有通過一種智能化的方式對這些信息進(jìn)行處理，并產(chǎn)生出有用的新信息來。

而這本書，就是告訴我們?nèi)绾卫瞄_放的API來搜集數(shù)據(jù)，同時還會討論到各種機(jī)器學(xué)習(xí)算法和統(tǒng)計方法。將二者結(jié)合起來，可以借助集體智慧的相關(guān)方法，對由自己編寫的應(yīng)用程序搜集得到的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析；同時，可以從其他地方搜集數(shù)據(jù)，并對數(shù)據(jù)進(jìn)行試驗。

• 什么是機(jī)器學(xué)習(xí)

機(jī)器學(xué)習(xí)是人工智能領(lǐng)域中與算法相關(guān)的一個子域，它允許計算機(jī)不斷地學(xué)習(xí)。大多數(shù)情況下，這相當(dāng)于將一組數(shù)據(jù)傳遞給算法，并有算法推斷出與這些數(shù)據(jù)相關(guān)屬性的信息——然后借助這些信息，算法能夠預(yù)測出未來可能出現(xiàn)的其他數(shù)據(jù)。這是有可能的，因為對于任何非隨機(jī)產(chǎn)生的數(shù)據(jù)，都存在某種“模式”，計算機(jī)可以根據(jù)數(shù)據(jù)進(jìn)行歸納。為了實現(xiàn)歸納，機(jī)器會利用它所認(rèn)定的出現(xiàn)于數(shù)據(jù)中的重要特征對數(shù)據(jù)進(jìn)行“訓(xùn)練”，并借此得到一個“模型”。

缺點：受限于大量模式上的歸納能力，而一個模式如果不同于算法先前所曾見到過得任何其他模式，那么它很有可能被“誤解”。也有過度歸納的可能性。

轉(zhuǎn)載于:https://my.oschina.net/gzckj/blog/100799

總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的《集体智慧编程》——第一章导读的全部內(nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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