Google dự đoán API hoạt động như thế nào

Question

Ai đó có thể dự đoán :) hoặc đoán API dự đoán của Google hoạt động như thế nào dưới mui xe? Tôi biết có một số kỹ thuật học máy: Cây quyết định, mạng Neuron, phân loại Bayes ngây thơ, v.v.

Bạn nghĩ Google đang sử dụng kỹ thuật nào?

Answer 1

Single answer to the question on Stats SE là tốt, cung cấp thông tin hạn chế từ Google chính nó. Nó kết thúc với cùng một suy nghĩ mà tôi có, rằng Google không kể về các phần bên trong của Google Prediction API.

Có một số Reddit discussion về điều này nữa. Phản hồi hữu ích nhất là từ một người dùng đáng tin cậy do công việc trước đây của anh ấy trong lĩnh vực đó (theo ý kiến ​​của tôi). Anh không chắc chắn những gì API Google Prediction được sử dụng, nhưng đã có một số ideas about what it was NOT using, dựa trên các cuộc thảo luận trên Google Group cho API Dự đoán:

việc thực hiện hiện nay là không thể đối phó một cách chính xác với phi tuyến tính bộ dữ liệu có thể tách rời (XOR và Thông tư). Điều đó có thể có nghĩa là chúng là các mô hình tuyến tính phù hợp như hồi quy logistic được chuẩn hóa hoặc SVM nhưng không phải là mạng nơron hoặc SVM hạt nhân. Mô hình tuyến tính phù hợp là rất có thể mở rộng cho cả hai vấn đề rộng (nhiều tính năng) và các vấn đề dài (nhiều mẫu) miễn là bạn sử dụng ... stochastic gradient descent với độ dốc cắt ngắn để xử lý sparsity inducing regularizers.

Có nhiều hơn một chút và tất nhiên, một số câu trả lời khác. Lưu ý rằng Google Prediction API đã phát hành một phiên bản mới, nhưng nó không phải là bất kỳ rõ ràng hơn (với tôi) làm thế nào nó hoạt động "dưới mui xe".

Answer 2

Tôi tin rằng nó sử dụng một phân loại Naive Bayes-