為什么80%的碼農都做不了架構師？>>> ??

• 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的方法，便是使用調查問卷或普查。從一大群人中搜集的答案可以使我們得出關于群組的統計結論：組中的個體成員將會被忽視。從獨立的數據提供者那里得出新的結論，是集體智慧所真正關注的。

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

但這本《集體智慧編程》關注的不是像wikipedia歸功于提供內容的用戶，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據，對數據進行計算分析，并從中創造出可以增強用戶體驗的新信息。數據的獲取有兩種方式：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行處理，并產生出有用的新信息來。

而這本書，就是告訴我們如何利用開放的API來搜集數據，同時還會討論到各種機器學習算法和統計方法。將二者結合起來，可以借助集體智慧的相關方法，對由自己編寫的應用程序搜集得到的數據進行分析；同時，可以從其他地方搜集數據，并對數據進行試驗。

• 什么是機器學習

機器學習是人工智能領域中與算法相關的一個子域，它允許計算機不斷地學習。大多數情況下，這相當于將一組數據傳遞給算法，并有算法推斷出與這些數據相關屬性的信息——然后借助這些信息，算法能夠預測出未來可能出現的其他數據。這是有可能的，因為對于任何非隨機產生的數據，都存在某種“模式”，計算機可以根據數據進行歸納。為了實現歸納，機器會利用它所認定的出現于數據中的重要特征對數據進行“訓練”，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。

轉載于:https://my.oschina.net/gzckj/blog/100799

總結

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容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

如果覺得生活随笔網站內容還不錯，歡迎將生活随笔推薦給好友。