有人可以预测 :) 或猜测 Google Prediction API 是如何工作的吗?我知道有一些机器学习技术:决策树、神经元网络、朴素贝叶斯分类等。
您认为 Google 使用的是哪种技术?
有人可以预测 :) 或猜测 Google Prediction API 是如何工作的吗?我知道有一些机器学习技术:决策树、神经元网络、朴素贝叶斯分类等。
您认为 Google 使用的是哪种技术?
鉴于 Google 本身提供的信息有限,对 Stats SE 问题的单一答案是好的。它的结论与我的想法相同,即 Google 并未透露 Google Prediction API 的内部情况。
Reddit也对此进行了讨论。最有帮助的回应来自一位因之前在该领域工作而值得信赖的用户(在我看来)。他不确定 Google Prediction API 使用的是什么,但根据 Google Group for the Prediction API 的讨论,对它没有使用什么有一些想法:
当前的实现无法正确处理非线性可分离数据集(XOR 和循环)。这可能意味着他们正在拟合线性模型,例如正则化逻辑回归或 SVM,而不是神经网络或内核 SVM。拟合线性模型对于广泛的问题(许多特征)和长问题(许多样本)都非常可扩展,前提是您使用...具有截断梯度的随机梯度下降来处理导致稀疏性的正则化器。
还有一点,当然,还有一些其他的回应。请注意,Google Prediction API 已经发布了一个新版本,但是(对我来说)它是如何“在引擎盖下”工作的并不明显。