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カスタマーレビュー

5つ星のうち3.9
18
5つ星のうち3.9
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2010年5月24日
目次で興味を持って読んでみました。
この本は技術的な問題を解決はしてくれませんが、WebAPIの使い方やアルゴリズム、pythonのライブラリについて触れられていて幅広く好奇心をかきたててくれます。次は何やってみようかなーとわくわくしながら読めました。
pythonの基本書を一冊読んで簡単なコーディングはできるけど、身近なところで何ができるんだろう?という人には良い本だと思います。(逆に、何をやりたいか目標が定まっている人がアルゴリズムの教科書として使うには適さないかもしれません。)
個人的には、matplotlibを使い始めるよいきっかけになりました。
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2016年8月16日
研究で機械学習を扱っている学生ですが, 理論というよりはビジネスシーンにおけるデータサイエンスっぽいことを勉強できるかと思い, 手に取りました.
まだ全部は読んでいないですが良い本だと思います. 取り上げられている手法の多くは広く知られた比較的単純なものですが, つまらない人工データやトイデータではなく, ちょっと泥臭い実データを使って実践しているというのが素晴らしいです. ただ悲しいことに出版から時間が経っているためか掲載されているAPIのいくつかは現在利用できなくなっており, 自分で実践しようとするとデータの調達を自力でする必要があります.
あと他の方が仰っていますがプログラムの完成度は高くないです. ですがそれなりに慣れている人であれば自分でアレンジできるかと思いますので, 作って遊ぶ的なコンセプトの本として読めば楽しいです.
機械学習の入門書を読んで, ちょっと本格的なことをしてみたいと思っている方にオススメな良書だと思います.
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2009年10月25日
「集合知」というキーワードに興味があったので読んでみました。読み応えのある本です。
集合知に限らず、データマイニング関連の最初の一冊としても良いかもしれません。とてもよくできた本だと思います。なので5点。

■データマイニング手法の紹介本
訳者前書きにも書かれているのですが、この本は群集の叡智(集合知)を収集するツール・テクニックの紹介本という性質があります。
本文中ではそれほど数学的に深い説明もなく、さらっと読み流せるようになっています。「こうすれば使える」というのがよくわかるようになっています。
実用性の高い内容です。

■サンプルプログラムも可読性が高い
サンプルプログラムの言語にはPythonを使用しています。
私は本書を読むまでPython言語の存在すら知らなかったのですが、そんな人間にもソースがすらすら読めるほど可読性が高いです。
紹介されているツール・開発環境はすべてフリーなので、実際に手を動かして一つずつ確かめながら進めていくことができます。
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2013年12月4日
実例(Python)を通して、簡単な集合知プログラミングを習得する事も出来ますが、

コードの部分をパラパラと斜め読みしても、集合知の考え方、構築の仕方が分かりやすく書いてあり、

非常にためになりました!
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2010年4月28日
初めての○○といった類の入門書を読んだ後に読む、中級者向けプログラマ本。
解説が平易で分かりやすいので、仕事でかかわらなくてはいけなくなった人や素人や学生の入門書にも向いている。
本書を読んで身につくのはプログラムテクや研究者向けの学術ではなく、現場の技術者にとって必要な合理性。

世の中には色々なデータがあり、データにはこういった特性があり、特性にあった分析手法を適用するにはどうすればいいか。
なぜこのような分析手法を適用するのか。
読者はこの一連の過程を追体験することができる。
この本で身につくのは個々の技術ではなく、データ分析に必要な考え方なのである。

良い本だが問題もある。
この本には現実の複雑なデータに対し、紹介されているデータが単純すぎるという問題があるし、専門家のテクニックの深遠さも記述されていない。
最初に読むには良い本程度に考えると良い。

入門書ばかり並んでいた日本のITではこういう本の普及はとても重要だと思う。
過去日本の地方におけるITはとりあえずネットとパソコンを普及させることがITだという流れがあったと考えます。
それと一緒に入門書が日本中に溢れ、入門書と共に質の悪いソフトウェア技術者が大量生産された時期があります。

多様なIT技術者が必要とされ多様な層が存在しています。
大学院出の専門家層、素人上がり会社勤めの独習のプログラマ層、きちんと勉強してきちんとした会社で中堅層を担っているプログラマ、斬新なシステムを生み出す下地となるホビープログラマとプロの中間層、そして質の悪いIT技術入門書とともに育った層が大量におり、それぞれに需要があります。

この入門書育ち層はどの層にも存在していて日本のITを非効率にしているのではないでしょうか?
彼らのための本はいまだに大量に需要があると考えます。
また、データ分析やITの多様さに詳しくない上司にとっても嬉しい本でしょう。

雑誌のあおり文句ではないデータ分析の多様さを知ることが出来ます。
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2009年3月12日
タイトルだけみると集合知プログラミングとはなんぞや?と言う感じですが、
「Building Smart Web 2.0 Applications」とある通り、
Web上で集めた情報を賢く使う方法が書かれた本です。

この本のいい所は、クラスタリングや、最適化について、
入門者向けに説明してくれている以外に、
サンプルコードを実際に打ち込んで試す事で説明されている内容が動作するのを
見る事が出来る所でしょうか(サンプルコードはWeb上にあります。)
クラスタリングとかは、説明を聞くと何となくわかるけれど、
実際にプログラミングしてみる機会はそうないので面白いと思います。

サンプルコードはPythonで書かれていますが、
何かプログラムをした事がある人なら問題なく読めると思います。

Webアプリケーションに興味がある人なら楽しめると思います。
とりわけ、クローラーやスパイダーを作りたい人、
作っている人は持っていて損無しです。
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2009年10月18日
pythonと集合知の両方に興味があり、実際にpythonでコーディングし動作させながら第2章まで進めてみた感想ですが
・説明と実際のコードに違いがある(2.3.1 ユークリッド距離によるスコア)
・コード内のネーミングルールがまちまち
状態でした

ほかの言語を知っているとこんな書き方ができるんだなぁと関心させられるのですがpython自体の基礎説明にページを
割いていないのでpythonでのコーディングデビューがこの本という方には厳しいかと

ただ、解説範囲については面白いと感じられるので集合知の書籍としては良いと思います
興味のある方はオライリージャパンに第2章までのPDFがあるのでざっくり読んでみてください
ソースと誤植一覧は米国のオライリーにあるのでそちらも参考に

初版以降は誤植が直っているかもしれないのでなんとも言えませんがこの手の技術解説書の
誤植はそのまま真に受けて知識にしてしまうとまずいので減点しました
誤植が無ければ人に進めやすいのですが
※技術的な誤植が見つけられれば修得度が高いと言えなくもないのですが
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2015年8月11日
この本の前にベイズ統計とか演繹と帰納とか基礎知識が必要。
サンプルコードをちゃんと載せて実証しているのはすごい。
プログラマとしてどのレベルにいるのか、ふるいにかけられるような内容だ
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2010年2月16日
けっこう知的なデータ処理を計算機に行わせる手法を紹介する本である.俎上の題材は単純な回帰分析からサポートベクトルマシンまで様々であり,トピックスだけ見ると面白そうである.だけど,残念ながらそれらの話題全てについて扱いが極めて表面的なので,率直に言って,仕組みを理解するためや実務に使うためには役に立たないでしょう.原理や仕組みに踏み込んでいないだけでなく,数式内で掛け算を表すときに「x(エックス)」を書いているような体たらくであり,著者が実務や数学面を理解しているかどうかも怪しく思う.

では,何に使えそうかというと,本来の話題とPythonのAPIの橋渡しが行われているので,「ブラックボックスのままでよいので気楽に少しだけ試してみよう」という人にはもってこいなのではなかろうか.本書の題材に限らず,意味のあることをとりあえず試してみようってスタンスの解説って少ないと思います.
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2016年9月10日
ともかく読んでおくべき一冊だと。ネタバレじゃ無いですが、内容には触れません。ご自分で手にとってどうぞ。
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