初めてPythonという言語を知った本でありなつかしい。 主にレコメンドシステムなどで集合知を説明してある。 1章 集合知への招待 　省略 2章 推薦を行う 　Amazonのサイトで行われている推奨システムに使われている手法を説明 　強調フィルタリングとはユーザーと好みが似た集団をみつけその集団が好きなものをユーザーに推奨する。このとき似た集団を類似性スコアで測る。 3章 グループを見つけ出す 　データクラスタリングの話。ブロガーの文書を分析して似通ったグループに分けていく。 4章 検索とランキング 　クロール手法について説明 5章 最適化 　旅行の最適化について最小コストを求める方法（何がコストかはユーザーの要求によって異なる） 　遺伝アルゴリズムの説明もある。 6章 ドキュメントフィルタリング 　Ｅメールのスパムフィルタリングについて説明。 　単純ベイズ分類器の構築。SQLiteへデータ保存についても説明がある。 　 7章 決定木によるモデリング 　決定木でユーザーが優良顧客になるか予測する。 　学習する。 8章 価格モデルの構築 　ワインの価格を近傍法で予測する 9章 高度な分類手法：カーネルメソッドとSVM 　省略 10章 特徴を発見する 　ニュースの語彙から特徴を抽出氏文書のカテゴリを分類する。 11章 進化する知性 　遺伝プログラミングについて、省略 12章 アルゴリズムのまとめ 　今までの技術のまとめ 今から振り返ると衰退した手法、発展した手法があり、まったくこのときはまったくなかった手法などもある。

2009年くらいの本。大量のログデータからいわゆる機械学習の手法を中心に使って、推薦システムや各種クラスタリングをどのように行うかなどをサンプルコードベースで説明しているのでわかりやすい。アルゴリズムの解説も難しい数式などがないしとっつきやすい。NMFの章で行列計算がでてくるが、そこでも行列とはみたいなとこから解説してるので知らなくてもいける。ニューラルネットワークを使って検索エンジンを作る章では入力層から出力層へ電波していく過程が図になっててわかりやすい。プログラマで機械学習に興味はあるけど具体的に何をしたらいいかわからない人には実際に手を動かして外観を掴みながらできるこの本が良い気がする。