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Inteligencia Colectiva: Desarrollo de aplicaciones Web 2.0 / Toby Segaran

By: Material type: TextTextLanguage: Spanish Publication details: España : ANAYA MULTIMEDIA, 11/06/2008Edition: Primera EdiciónDescription: 400 páginas ; Ilustraciones (blanco y negro), figuras, diagramas ; tapa blanda ; 17.5x22.5 centímetros ; rústicoContent type:
  • texto
Media type:
  • no mediado
Carrier type:
  • volumen
ISBN:
  • 978-84-415-2423-1
Subject(s): DDC classification:
  • 21 005.12
Contents:
Capitulo 1. Introducción a la inteligencia colectiva.-- Capitulo 2. Realizar recomendaciones.-- Capitulo 3. Descubrir grupos.-- Capitulo 4. Buscar y clasificar.-- Capitulo 5. Optimización.-- Capitulo 6. Filtrar documentos.-- Capitulo 7. Modelar con arboles para la toma de decisiones.-- Capitulo 8. Construir modelos de precio.--Capitulo 9. Clasificación avanzada: métodos kernel y SVM.-- Capitulo 10. Encontrar características independientes.-- Capitulo 11. Inteligencia en desarrollo.-- Capitulo 12. Resumen de Algoritmos.-- Apéndice A. Bibliotecas de terceros.- Apéndice B. Formulas matemáticas.
Summary: ¿Alguna vez ha deseado comprender toda la potencia que esconden los rankings de búsqueda o las recomendaciones de productos por Internet? La inteligencia colectiva surge de la colaboración y la competición de muchos individuos. Constituye el proceso de análisis y extracción de conocimiento procesable, implícito en las bases de datos a partir del desarrollo de aplicaciones Web.En este libro encontrará algoritmos muy sofisticados y programas inteligentes para acceder a conjuntos de datos de sitios Web, analizarlos y comprenderlos. Conseguirá realizar estadísticas y conclusiones sobre usabilidad, marketing, gustos personales, y comportamiento de grupos humanos en general. Cada algoritmo está descrito de modo riguroso, con código listo para usarse de inmediato.Aprenderá a utilizar las técnicas de filtrado colaborativo que permiten a los vendedores recomendar productos, los métodos de agrupación para detectar elementos similares en grandes conjuntos de datos, las características de los motores de búsquedas y los filtros bayesianos.
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Libros Libros Biblioteca Especializada de Ingenieria de Sistemas Generalidades Tecnologías Emergentes II 005.12/IN61i (Browse shelf(Opens below)) 1 Available HBSIOA006-0100
Browsing Biblioteca Especializada de Ingenieria de Sistemas shelves, Shelving location: Tecnologías Emergentes II, Collection: Generalidades Close shelf browser (Hides shelf browser)
005/J41j JavaScript y DHTML / 005.12/IN61i Inteligencia Colectiva: Desarrollo de aplicaciones Web 2.0 /

Capitulo 1. Introducción a la inteligencia colectiva.-- Capitulo 2. Realizar recomendaciones.-- Capitulo 3. Descubrir grupos.-- Capitulo 4. Buscar y clasificar.-- Capitulo 5. Optimización.-- Capitulo 6. Filtrar documentos.-- Capitulo 7. Modelar con arboles para la toma de decisiones.-- Capitulo 8. Construir modelos de precio.--Capitulo 9. Clasificación avanzada: métodos kernel y SVM.-- Capitulo 10. Encontrar características independientes.-- Capitulo 11. Inteligencia en desarrollo.-- Capitulo 12. Resumen de Algoritmos.-- Apéndice A. Bibliotecas de terceros.- Apéndice B. Formulas matemáticas.

¿Alguna vez ha deseado comprender toda la potencia que esconden los rankings de búsqueda o las recomendaciones de productos por Internet? La inteligencia colectiva surge de la colaboración y la competición de muchos individuos. Constituye el proceso de análisis y extracción de conocimiento procesable, implícito en las bases de datos a partir del desarrollo de aplicaciones Web.En este libro encontrará algoritmos muy sofisticados y programas inteligentes para acceder a conjuntos de datos de sitios Web, analizarlos y comprenderlos. Conseguirá realizar estadísticas y conclusiones sobre usabilidad, marketing, gustos personales, y comportamiento de grupos humanos en general. Cada algoritmo está descrito de modo riguroso, con código listo para usarse de inmediato.Aprenderá a utilizar las técnicas de filtrado colaborativo que permiten a los vendedores recomendar productos, los métodos de agrupación para detectar elementos similares en grandes conjuntos de datos, las características de los motores de búsquedas y los filtros bayesianos.

Esta destinado a docentes y estudiantes de carreras de ingeniería, ciencias tecnológicas.

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