我可以找到类似于加州大学伯克利分校课程的其他课程

Question

我一直在网上了解当前的Web应用程序如何在服务器端和客户端管理数据。

就像，我对Google Suggest，基于我的“喜欢”的个人推荐等感兴趣。

所以，当我搜索可以学习这些数据结构和算法的内容时，我遇到了加州大学伯克利分校提供的这门课程 - http://extension.berkeley.edu/cat/course460.html

本课程的描述与我真正想要学习的内容完全一致。

  

研究提供的算法   许多人背后的力量   有效的Web应用程序在哪里   这些阶段来自于像   谷歌建议？什么技术可以   产生个人建议？怎么样   做社交网络，混搭和   混合媒体网站选择和   对二进制的类似分组进行分类   内容？在这个课程中，你获得了一个   对当前的了解   算法和数据结构   搜索，推荐，分组，   分类和组合   分类

但是，似乎无法找到有关此课程的更多详细信息。

有人可以帮我找一本书/在线课程/网站，在那里我可以了解更多关于这个主题的内容吗？

Answer 1

Rex Griffiths和我刚刚在本周推出了关于所有这些内容的视频播客。你可以在http://StatCasts.com找到它。我们应该带来有趣和教导的东西。你可以在推特上关注我们（@StatCastsCom），我们会在这里尝试链接到我们在这方面实时看到的很酷的东西，或者只是去看演出。我们会为其他人提供很多链接。此外，Rex和我都是活跃的开发人员，并且拥有相当多的开源软件，我们为这类事情提供了这些软件。

有Stanford Course on Machine Learning非常有趣，但如果没有他们的离线讨论，有点难以理解。

在课程之外，您可以查看软件包或书籍以及它们周围的社区。他们倾向于填补这类事情的空白。所以，这里列出了一些内容：

• Mahout，Hadoop的机器学习库。这也有一个Manning book。如果你想学习如何用大数据做这些东西，这是一个很好的解决方案。
• Modeling with Data，是布鲁金斯学院工作的Ben Klemens的一本很棒的书，为这类事做了很好的基础。
• Weka和一本名为Data Mining的书。这是一个很好的参与方式而不会迷路。 Weka有一个易于使用的界面，并不比使用电子表格困难。
• R language是一个令人惊叹的地方。您通常会在此包中找到您想要做的任何分析。我有几本书在这里踢。 The R Book是我最喜欢的，虽然它有点贵。
• Octave是对MatLab（商业软件）的GNU回复。他们都拥有令人难以置信的资源。

我认为Ben Mabey为这类事情提供了一个非常好的pinboard充满良好的教学环节。

最后，我的东西是Fathom，一个用于解决这类问题的开源框架和http://openmobi.us，一个为想要直接使用它的人实现Fathom库的网站。通过这些项目，我试图让人们更容易参与构建自己的模型并将其用于他们的业务或教育。