集體智慧型通常是指為了創造新的想法，而將一群人的行為、偏好或思想結合在一起。
完成這項工作的最基礎的方法便是使用調查問卷或普查。從一大群人中搜尋的答案可以使我們得到關於群主的統計結論：組中的個體成員將會被忽視。
從獨立的資料提供者那裡得到新的結論，是集體智慧型所真正關注的。
機器學習是人工智慧領域中與演算法相關的乙個子域，他允許計算機不斷地進行學習。大多數情況下，這相當於將一組資料傳遞給演算法，並由演算法推導出與這些資料的屬性相關的資訊，借助這些資訊，演算法就能夠**出未來有可能出現的的其他資料。為了實現歸納，機器會利用它所認為的出現於資料中的重要特徵對資料進行「訓練」，並藉此得到乙個模型。
《集體智慧型程式設計》第8章
1.p175 在計算高斯函式時，中的預設標準差為10.0，如果預設標準差為10是得不到正文中的資料的，這裡的預設值應該改為1.0 附上高斯函式的公式和影象 公式中的a代表高斯函式的最大值，b代表平均值 即當高斯函式取最大值時x的值 c代表標準差，c 2表示方差。上圖表示a 1,b 0,c 1 上圖表...
集體智慧型 理解集體智慧型 三
第一種是由使用者提供的顯式資訊。第二種是隱式資訊，這些資訊是應用內或應用外的資訊，這些通常是非結構化格式的資訊。最後的是由分析集合資料所推導出的智慧型。第三種是建立在第一種和第二種之上的。資料兩種格式 結構化資料和非結構化資料。結構化資料有個很好的格式，十分方便儲存和查詢。使用者的評級，文章的檢視，...
集體智慧型程式設計學習
集體智慧型程式設計學習 概要 文章主要討論一些我遇到的問題，學習到的方法，總結一些演算法的實現過程。注 所參考的版本為2009年出版。書中packages與現在有變化，但是可以通過查閱相關packages文件來找到相關功能 3.相似度排序 4.相似人群加權排名及歸一化 6.構建基於 del.icio...