本書以機器學習與計算統計為主題背景，專門講述如何挖掘和分析Web上的數據和資源，如何分析用戶體驗、市場營銷、個人品味等諸多信息，並得出有用的結論，通過復雜的算法來從Web網站獲取、收集並分析用戶的數據和反饋信息，以便創造新的用戶價值和商業價值。
全書內容翔實，包括協作過濾技術（實現關聯產品推薦功能）、集群數據分析（在大規模數據集中發掘相似的數據子集）、搜索引擎核心技術（爬蟲、索引、查詢引擎、PageRank算法等）、搜索海量信息並進行分析統計得出結論的優化算法、貝葉斯過濾技術（垃圾郵件過濾、文本過濾）、用決策樹技術實現預測和決策建模功能、社交網絡的信息匹配技術、機器學習和人工智能應用等。
本書是Web開發者、架構師、應用工程師等的絕佳選擇。
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