Słowo wstępne (11)
Przedmowa (13)
1. Inteligencja zbiorowa - wprowadzenie (21)
Czym jest inteligencja zbiorowa? (22)
Czym jest uczenie maszynowe? (23)
Ograniczenia uczenia maszynowego (24)
Rzeczywiste przykłady (24)
Inne zastosowania algorytmów uczących (25)
2. Tworzenie rekomendacji (27)
Filtrowanie grupowe (27)
Gromadzenie preferencji (28)
Znajdowanie podobnych użytkowników (29)
Rekomendowanie pozycji (34)
Dopasowywanie produktów (36)
Tworzenie systemu rekomendowania odnośników del.icio.us (38)
Filtrowanie oparte na pozycjach (42)
Zastosowanie zbioru danych MovieLens (45)
Filtrowanie oparte na użytkownikach czy pozycjach? (46)
Ćwiczenia (47)
3. Wykrywanie grup (49)
Porównanie uczenia nadzorowanego z nienadzorowanym (49)
Wektory wyrazów (50)
Grupowanie hierarchiczne (53)
Rysowanie dendrogramu (57)
Grupowanie kolumn (59)
Grupowanie k-średnich (61)
Klastry preferencji (64)
Wyświetlanie danych w dwóch wymiarach (68)
Inne rzeczy, które mogą być grupowane (71)
Ćwiczenia (72)
4. Wyszukiwanie i klasyfikowanie (73)
Co znajduje się w wyszukiwarce? (73)
Prosty przeszukiwacz (75)
Budowanie indeksu (77)
Odpytywanie (81)
Klasyfikacja oparta na treści (83)
Użycie odnośników zewnętrznych (87)
Uczenie na podstawie kliknięć (91)
Ćwiczenia (101)
5. Optymalizacja (103)
Podróż grupy osób (104)
Reprezentowanie rozwiązań (105)
Funkcja kosztu (106)
Wyszukiwanie losowe (108)
Metoda największego wzrostu (109)
Symulowane wyżarzanie (111)
Algorytmy genetyczne (113)
Wyszukiwania rzeczywistych lotów (117)
Optymalizowanie pod kątem preferencji (122)
Wizualizacja sieci (125)
Inne możliwości (130)
Ćwiczenia (130)
6. Filtrowanie dokumentów (133)
Filtrowanie spamu (133)
Dokumenty i wyrazy (134)
Trenowanie klasyfikatora (135)
Obliczanie prawdopodobieństw (137)
Naiwny klasyfikator (139)
Metoda Fishera (142)
Utrwalanie klasyfikatorów po przeprowadzonym treningu (146)
Filtrowanie kanałów informacyjnych blogów (148)
Poprawianie wykrywania właściwości (150)
Użycie interfejsu Akismet (152)
Alternatywne metody (153)
Ćwiczenia (154)
7. Modelowanie przy użyciu drzew decyzyjnych (157)
Przewidywanie rejestracji (157)
Wprowadzenie do drzew decyzyjnych (159)
Uczenie drzewa (160)
Wybór najlepszego podziału (162)
Budowanie drzewa rekurencyjnego (164)
Wyświetlanie drzewa (166)
Klasyfikowanie nowych obserwacji (168)
Przycinanie drzewa (169)
Radzenie sobie z brakującymi danymi (171)
Radzenie sobie z wynikami liczbowymi (172)
Modelowanie cen domów (173)
Modelowanie "atrakcyjności" (176)
Kiedy stosować drzewa decyzyjne? (178)
Ćwiczenia (179)
8. Budowanie modelu cen (181)
Budowanie przykładowego zbioru danych (181)
Metoda k-najbliższych sąsiadów (183)
Sąsiednie elementy z określoną wagą (186)
Walidacja krzyżowa (189)
Zmienne heterogeniczne (191)
Optymalizowanie skali (194)
Rozkłady niejednolite (196)
Użycie rzeczywistych danych - interfejs API serwisu eBay (200)
Kiedy używać metody k-najbliższych sąsiadów? (207)
Ćwiczenia (207)
9. Zaawansowane klasyfikowanie: metody jądrowe i maszyny wektorów nośnych (209)
Zbiór danych swatki (209)
Trudności związane z danymi (211)
Podstawowa klasyfikacja liniowa (213)
Właściwości skategoryzowane (217)
Skalowanie danych (218)
Metody jądrowe (220)
Maszyny wektorów nośnych (223)
Zastosowanie biblioteki LIBSVM (225)
Dopasowywanie w serwisie Facebook (227)
Ćwiczenia (232)
10. Znajdowanie niezależnych właściwości (233)
Zbiór artykułów (234)
Wcześniejsze rozwiązania (237)
Nieujemna faktoryzacja macierzy (240)
Wyświetlanie wyników (246)
Użycie danych rynku giełdowego (249)
Ćwiczenia (254)
11. Inteligencja rozwojowa (255)
Czym jest programowanie genetyczne? (255)
Programy w postaci drzew (258)
Tworzenie populacji początkowej (261)
Testowanie rozwiązania (263)
Krzyżowanie (267)
Budowanie środowiska (269)
Prosta gra (272)
Dalsze możliwości (276)
Ćwiczenia (278)
12. Algorytmy - podsumowanie (281)
Klasyfikator bayesowski (281)
Klasyfikator drzew decyzyjnych (285)
Sieci neuronowe (288)
Maszyny wektorów nośnych (292)
Metoda k-najbliższych sąsiadów (296)
Grupowanie (299)
Skalowanie wielowymiarowe (303)
Nieujemna faktoryzacja macierzy (305)
Optymalizacja (307)
A. Zewnętrzne biblioteki (311)
Universal Feed Parser (311)
Python Imaging Library (311)
Beautiful Soup (312)
pysqlite (313)
NumPy (314)
matplotlib (315)
pydelicious (316)
B. Formuły matematyczne (317)
Odległość euklidesowa (317)
Współczynnik korelacji Pearsona (317)
Średnia ważona (318)
Współczynnik Tanimoto (319)
Prawdopodobieństwo warunkowe (319)
Niejednorodność Giniego (320)
Entropia (321)
Wariancja (321)
Funkcja Gaussa (322)
Iloczyny skalarne (322)
Skorowidz (324)
