Verwandte Artikel zu Practical Machine Learning – Innovations in...

Practical Machine Learning – Innovations in Recommendation - Softcover

 
9781491915387: Practical Machine Learning – Innovations in Recommendation

Inhaltsangabe

Building a simple but powerful recommendation system is much easier than you think. Approachable for all levels of expertise, this report explains innovations that make machine learning practical for business production settings--and demonstrates how even a small-scale development team can design an effective large-scale recommendation system.

Apache Mahout committers Ted Dunning and Ellen Friedman walk you through a design that relies on careful simplification. You'll learn how to collect the right data, analyze it with an algorithm from the Mahout library, and then easily deploy the recommender using search technology, such as Apache Solr or Elasticsearch. Powerful and effective, this efficient combination does learning offline and delivers rapid response recommendations in real time.

  • Understand the tradeoffs between simple and complex recommenders
  • Collect user data that tracks user actions--rather than their ratings
  • Predict what a user wants based on behavior by others, using Mahout for co-occurrence analysis
  • Use search technology to offer recommendations in real time, complete with item metadata
  • Watch the recommender in action with a music service example
  • Improve your recommender with dithering, multimodal recommendation, and other techniques

Die Inhaltsangabe kann sich auf eine andere Ausgabe dieses Titels beziehen.

Über die Autorin bzw. den Autor

Ted Dunning is Chief Applications Architect at MapR Technologies and committer and PMC member of the Apache Mahout, ZooKeeper, and Drill projects and mentor for the Apache Storm, DataFu, Flink, and Optiq projects. He contributed to Mahout clustering, classification, and matrix decomposition algorithms and helped expand the new version of Mahout Math library. Ted was the chief architect behind the MusicMatch (now Yahoo Music) and Veoh recommendation systems, built fraud-detection systems for ID Analytics (LifeLock), and is the inventor of over 24 issued patents to date. Ted has a PhD in computing science from University of Sheffield. When he’s not doing data science, he plays guitar and mandolin. Ted is on Twitter at @ted_dunning.

Ellen Friedman is a consultant and commentator, currently writing mainly about big data topics. She is a committer for the Apache Mahout project and a contributor to the Apache Drill project. With a PhD in Biochemistry, she has years of experience as a research scientist and has written about a variety of technical topics including molecular biology, nontraditional inheritance, and oceanography. Ellen is also co-author of a book of magic-themed cartoons, A Rabbit Under the Hat. Ellen is on Twitter at @Ellen_Friedman.

„Über diesen Titel“ kann sich auf eine andere Ausgabe dieses Titels beziehen.

Gebraucht kaufen

Zustand: Wie neu
Unread book in perfect condition...
Diesen Artikel anzeigen

EUR 17,03 für den Versand von USA nach Deutschland

Versandziele, Kosten & Dauer

EUR 0,88 für den Versand von USA nach Deutschland

Versandziele, Kosten & Dauer

Weitere beliebte Ausgaben desselben Titels

9781491950388: Dunning: Practical Machine Learning: Innovations

Vorgestellte Ausgabe

ISBN 10:  1491950382 ISBN 13:  9781491950388
Softcover

Suchergebnisse für Practical Machine Learning – Innovations in...

Beispielbild für diese ISBN

Ted Dunning
Verlag: O'Reilly Media, 2014
ISBN 10: 1491915382 ISBN 13: 9781491915387
Neu PAP

Anbieter: PBShop.store US, Wood Dale, IL, USA

Verkäuferbewertung 5 von 5 Sternen 5 Sterne, Erfahren Sie mehr über Verkäufer-Bewertungen

PAP. Zustand: New. New Book. Shipped from UK. Established seller since 2000. Bestandsnummer des Verkäufers WO-9781491915387

Verkäufer kontaktieren

Neu kaufen

EUR 19,05
Währung umrechnen
Versand: EUR 0,88
Von USA nach Deutschland
Versandziele, Kosten & Dauer

Anzahl: 3 verfügbar

In den Warenkorb

Foto des Verkäufers

Dunning, Ted; Friedman, Ellen
Verlag: O'Reilly Media, 2014
ISBN 10: 1491915382 ISBN 13: 9781491915387
Neu Paperback

Anbieter: Rarewaves USA, OSWEGO, IL, USA

Verkäuferbewertung 5 von 5 Sternen 5 Sterne, Erfahren Sie mehr über Verkäufer-Bewertungen

Paperback. Zustand: New. Building a simple but powerful recommendation system is much easier than you think. Approachable for all levels of expertise, this report explains innovations that make machine learning practical for business production settings--and demonstrates how even a small-scale development team can design an effective large-scale recommendation system.Apache Mahout committers Ted Dunning and Ellen Friedman walk you through a design that relies on careful simplification. You'll learn how to collect the right data, analyze it with an algorithm from the Mahout library, and then easily deploy the recommender using search technology, such as Apache Solr or Elasticsearch. Powerful and effective, this efficient combination does learning offline and delivers rapid response recommendations in real time.Understand the tradeoffs between simple and complex recommendersCollect user data that tracks user actions--rather than their ratingsPredict what a user wants based on behavior by others, using Mahoutfor co-occurrence analysisUse search technology to offer recommendations in real time, complete with item metadataWatch the recommender in action with a music service exampleImprove your recommender with dithering, multimodal recommendation, and other techniques. Bestandsnummer des Verkäufers LU-9781491915387

Verkäufer kontaktieren

Neu kaufen

EUR 18,13
Währung umrechnen
Versand: EUR 3,41
Von USA nach Deutschland
Versandziele, Kosten & Dauer

Anzahl: Mehr als 20 verfügbar

In den Warenkorb

Beispielbild für diese ISBN

Ted Dunning
Verlag: O'Reilly Media, Inc, USA, 2014
ISBN 10: 1491915382 ISBN 13: 9781491915387
Neu Paperback / softback

Anbieter: THE SAINT BOOKSTORE, Southport, Vereinigtes Königreich

Verkäuferbewertung 5 von 5 Sternen 5 Sterne, Erfahren Sie mehr über Verkäufer-Bewertungen

Paperback / softback. Zustand: New. New copy - Usually dispatched within 4 working days. 121. Bestandsnummer des Verkäufers B9781491915387

Verkäufer kontaktieren

Neu kaufen

EUR 17,66
Währung umrechnen
Versand: EUR 4,45
Von Vereinigtes Königreich nach Deutschland
Versandziele, Kosten & Dauer

Anzahl: 3 verfügbar

In den Warenkorb

Beispielbild für diese ISBN

Ted Dunning
Verlag: O'Reilly Media, 2014
ISBN 10: 1491915382 ISBN 13: 9781491915387
Neu PAP

Anbieter: PBShop.store UK, Fairford, GLOS, Vereinigtes Königreich

Verkäuferbewertung 5 von 5 Sternen 5 Sterne, Erfahren Sie mehr über Verkäufer-Bewertungen

PAP. Zustand: New. New Book. Shipped from UK. Established seller since 2000. Bestandsnummer des Verkäufers WO-9781491915387

Verkäufer kontaktieren

Neu kaufen

EUR 17,67
Währung umrechnen
Versand: EUR 4,47
Von Vereinigtes Königreich nach Deutschland
Versandziele, Kosten & Dauer

Anzahl: 3 verfügbar

In den Warenkorb

Foto des Verkäufers

Dunning, Ted|Friedman, Ellen
Verlag: OREILLY MEDIA, 2014
ISBN 10: 1491915382 ISBN 13: 9781491915387
Neu Softcover

Anbieter: moluna, Greven, Deutschland

Verkäuferbewertung 5 von 5 Sternen 5 Sterne, Erfahren Sie mehr über Verkäufer-Bewertungen

Zustand: New. &Uumlber den AutorrnrnTed Dunning is Chief Applications Architect at MapR Technologies and committer and PMC member of the Apache Mahout, ZooKeeper, and Drill projects and mentor for the Apache Storm, DataFu, Flink, and Optiq projects. . Bestandsnummer des Verkäufers 903266477

Verkäufer kontaktieren

Neu kaufen

EUR 22,45
Währung umrechnen
Versand: Gratis
Innerhalb Deutschlands
Versandziele, Kosten & Dauer

Anzahl: 3 verfügbar

In den Warenkorb

Foto des Verkäufers

Dunning, Ted; Friedman, Ellen
Verlag: O'Reilly Media, 2014
ISBN 10: 1491915382 ISBN 13: 9781491915387
Neu Paperback

Anbieter: Rarewaves USA United, OSWEGO, IL, USA

Verkäuferbewertung 5 von 5 Sternen 5 Sterne, Erfahren Sie mehr über Verkäufer-Bewertungen

Paperback. Zustand: New. Building a simple but powerful recommendation system is much easier than you think. Approachable for all levels of expertise, this report explains innovations that make machine learning practical for business production settings--and demonstrates how even a small-scale development team can design an effective large-scale recommendation system.Apache Mahout committers Ted Dunning and Ellen Friedman walk you through a design that relies on careful simplification. You'll learn how to collect the right data, analyze it with an algorithm from the Mahout library, and then easily deploy the recommender using search technology, such as Apache Solr or Elasticsearch. Powerful and effective, this efficient combination does learning offline and delivers rapid response recommendations in real time.Understand the tradeoffs between simple and complex recommendersCollect user data that tracks user actions--rather than their ratingsPredict what a user wants based on behavior by others, using Mahoutfor co-occurrence analysisUse search technology to offer recommendations in real time, complete with item metadataWatch the recommender in action with a music service exampleImprove your recommender with dithering, multimodal recommendation, and other techniques. Bestandsnummer des Verkäufers LU-9781491915387

Verkäufer kontaktieren

Neu kaufen

EUR 20,22
Währung umrechnen
Versand: EUR 3,41
Von USA nach Deutschland
Versandziele, Kosten & Dauer

Anzahl: Mehr als 20 verfügbar

In den Warenkorb

Foto des Verkäufers

Ted Dunning, Ellen Friedman
Verlag: O'Reilly Media, US, 2014
ISBN 10: 1491915382 ISBN 13: 9781491915387
Neu Paperback

Anbieter: Rarewaves.com UK, London, Vereinigtes Königreich

Verkäuferbewertung 4 von 5 Sternen 4 Sterne, Erfahren Sie mehr über Verkäufer-Bewertungen

Paperback. Zustand: New. Building a simple but powerful recommendation system is much easier than you think. Approachable for all levels of expertise, this report explains innovations that make machine learning practical for business production settings--and demonstrates how even a small-scale development team can design an effective large-scale recommendation system.Apache Mahout committers Ted Dunning and Ellen Friedman walk you through a design that relies on careful simplification. You'll learn how to collect the right data, analyze it with an algorithm from the Mahout library, and then easily deploy the recommender using search technology, such as Apache Solr or Elasticsearch. Powerful and effective, this efficient combination does learning offline and delivers rapid response recommendations in real time.Understand the tradeoffs between simple and complex recommendersCollect user data that tracks user actions--rather than their ratingsPredict what a user wants based on behavior by others, using Mahoutfor co-occurrence analysisUse search technology to offer recommendations in real time, complete with item metadataWatch the recommender in action with a music service exampleImprove your recommender with dithering, multimodal recommendation, and other techniques. Bestandsnummer des Verkäufers LU-9781491915387

Verkäufer kontaktieren

Neu kaufen

EUR 21,54
Währung umrechnen
Versand: EUR 2,30
Von Vereinigtes Königreich nach Deutschland
Versandziele, Kosten & Dauer

Anzahl: 2 verfügbar

In den Warenkorb

Foto des Verkäufers

Ted Dunning
Verlag: O'reilly Media Nov 2014, 2014
ISBN 10: 1491915382 ISBN 13: 9781491915387
Neu Taschenbuch

Anbieter: AHA-BUCH GmbH, Einbeck, Deutschland

Verkäuferbewertung 5 von 5 Sternen 5 Sterne, Erfahren Sie mehr über Verkäufer-Bewertungen

Taschenbuch. Zustand: Neu. Neuware - Building a simple but powerful recommendation system is much easier than you think. Approachable for all levels of expertise, this report explains innovations that make machine learning practical for business production settingsand demonstrates how even a small-scale development team can design an effective large-scale recommendation system. Bestandsnummer des Verkäufers 9781491915387

Verkäufer kontaktieren

Neu kaufen

EUR 26,40
Währung umrechnen
Versand: Gratis
Innerhalb Deutschlands
Versandziele, Kosten & Dauer

Anzahl: 2 verfügbar

In den Warenkorb

Foto des Verkäufers

Dunning, Ted; Friedman, Ellen
Verlag: O'Reilly Media, 2014
ISBN 10: 1491915382 ISBN 13: 9781491915387
Neu Paperback

Anbieter: Rarewaves.com USA, London, LONDO, Vereinigtes Königreich

Verkäuferbewertung 5 von 5 Sternen 5 Sterne, Erfahren Sie mehr über Verkäufer-Bewertungen

Paperback. Zustand: New. Building a simple but powerful recommendation system is much easier than you think. Approachable for all levels of expertise, this report explains innovations that make machine learning practical for business production settings--and demonstrates how even a small-scale development team can design an effective large-scale recommendation system.Apache Mahout committers Ted Dunning and Ellen Friedman walk you through a design that relies on careful simplification. You'll learn how to collect the right data, analyze it with an algorithm from the Mahout library, and then easily deploy the recommender using search technology, such as Apache Solr or Elasticsearch. Powerful and effective, this efficient combination does learning offline and delivers rapid response recommendations in real time.Understand the tradeoffs between simple and complex recommendersCollect user data that tracks user actions--rather than their ratingsPredict what a user wants based on behavior by others, using Mahoutfor co-occurrence analysisUse search technology to offer recommendations in real time, complete with item metadataWatch the recommender in action with a music service exampleImprove your recommender with dithering, multimodal recommendation, and other techniques. Bestandsnummer des Verkäufers LU-9781491915387

Verkäufer kontaktieren

Neu kaufen

EUR 24,22
Währung umrechnen
Versand: EUR 2,30
Von Vereinigtes Königreich nach Deutschland
Versandziele, Kosten & Dauer

Anzahl: 2 verfügbar

In den Warenkorb

Foto des Verkäufers

Dunning, Ted
Verlag: O'Reilly Media 10/6/2014, 2014
ISBN 10: 1491915382 ISBN 13: 9781491915387
Neu Paperback or Softback

Anbieter: BargainBookStores, Grand Rapids, MI, USA

Verkäuferbewertung 5 von 5 Sternen 5 Sterne, Erfahren Sie mehr über Verkäufer-Bewertungen

Paperback or Softback. Zustand: New. Practical Machine Learning: Innovations in Recommendation 0.19. Book. Bestandsnummer des Verkäufers BBS-9781491915387

Verkäufer kontaktieren

Neu kaufen

EUR 16,47
Währung umrechnen
Versand: EUR 10,65
Von USA nach Deutschland
Versandziele, Kosten & Dauer

Anzahl: 5 verfügbar

In den Warenkorb

Es gibt 12 weitere Exemplare dieses Buches

Alle Suchergebnisse ansehen