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015			_a2008 _qM-20016-2008
020			_a978-84-415-2423-1
040			_aBiblioteca de Ingenieria de Sistemas _bspa _cBiblioteca de Ingenieria de Sistemas _eRDA
041			_aspa
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082			_221 _a005.12
092			_a005.12 _SIN61
100			_aSegaran Toby _cDirector de Software _eAutor _93609
245			_aInteligencia Colectiva: Desarrollo de aplicaciones Web 2.0 / _cToby Segaran
250			_aPrimera Edición
260			_aEspaña : _bANAYA MULTIMEDIA, _c 11/06/2008
300			_a400 páginas ; _b Ilustraciones (blanco y negro), figuras, diagramas ; tapa blanda ; _c17.5x22.5 centímetros ; _frústico
336			_2rdacontenido _atexto _btxt
337			_2rdamedia _ano mediado _bn
338			_avolumen _bnc
505			_aCapitulo 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.
520			_a¿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.
521			_aEsta destinado a docentes y estudiantes de carreras de ingeniería, ciencias tecnológicas.
650			_aTECNOLOGIAS EMERGENTES II _93610
653			_aDERSARROLO DE APLICACIONES
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