谷歌预测API是如何工作的？

Question

谷歌预测API是如何工作的？

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有人可以预测 :) 或猜测一下 Google 预测 API 是如何在幕后工作的吗？我知道有一些机器学习技术：决策树、神经网络、朴素贝叶斯分类等。

你认为 Google 使用哪种技术？

- Yuval Rimar

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这个问题已经在StackExchange上讨论过了：http://stats.stackexchange.com/questions/6298/what-is-behind-google-prediction-api - Jai Pandya

谢谢Jai，把这个作为答案，我会标记它为正确答案。 - Yuval Rimar

1个回答

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可以查看英文原文，
原文链接

- Ellie Kesselman · Accepted Answer

单单从谷歌本身提供的有限信息来看，对于Stats SE上的问题，答案是不错的。它得出了我也有的同样想法，即谷歌并没有透露Google Prediction API的内部情况。

Reddit上也有讨论。其中最有帮助的回复来自一位在该领域有过先前工作经验的用户（在我看来很可信）。他不确定Google Prediction API使用的是什么，但根据Google Prediction API的讨论组中的讨论，他有一些关于其未使用的想法：

当前的实现无法正确处理非线性可分数据集（XOR和Circular）。这可能意味着它们适合于线性模型，例如正则化逻辑回归或SVM，但不适合神经网络或核SVM。拟合线性模型对于宽问题（许多特征）和长问题（许多样本）都非常可伸缩，只要您使用……随机梯度下降来处理稀疏引导规则。还有一些其他响应。请注意，Google Prediction API已发布了一个新版本，但我并不清楚它的“内部工作原理”。