经典文学

第一百一十一章 不一样的机器学习（第1页）

　　人要作出一个判断往往都是根据过往的经验和认知来决定的。

　　那么机器是什么做的呢？

　　对于普通计算机算法而言，算法作出一个判断是通过程序语言来实现的。

　　这里用，语句举个简单的例子（为了简单明了，判断条件和输出都没用严格的程序语言，勿杠）。

　　（读者x投了推荐票）：

　　读者x长得很帅

　　：

　　读者x长得一般

　　对于普通计算机算法而言，通过上面的判断语句，它就知道投了推荐票的读者才是长得帅的。

　　但若是程序员有一天发现，某些投了推荐票的读者好像也长得挺一般啊，于是他优化了算法，将判断条件改成了（读者x投了推荐票读者x投了月票）。

　　这时候对于算法来说，只有同时投了推荐票和月票的读者才是长得帅的。

　　后来，程序员会发现，不管自己怎么加判断条件，似乎总有那么一两个读者会跳出来推翻他的结论，他要手动制定规则让计算机精准识别长得帅的读者非常困难。

　　这时候，就需要用到机器学习算法了。

　　那么机器学习算法是怎么做的呢？

　　我们只需要随机挑选一定数量的读者（机器学习领域叫做训练数据），制成一个表格，表格里记录上这些读者的一些属性，如是否投过推荐票、是否投过月票、是否留过评论、是否点过赞、是否打赏过等等（机器学习领域叫做特征），在最后一列记录下结论，即帅还是不帅（机器学习领域叫做标签）。

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