谷歌預測API如何工作

有人可以預測:)或猜測谷歌預測API是如何工作的？我知道有一些機器學習技術：決策樹，神經網絡，樸素貝葉斯分類等。谷歌預測API如何工作

您認爲Google正在使用哪種技術？

此問題已在stackexchange上進行了討論：http://stats.stackexchange.com/questions/6298/what-is-behind-google-prediction-api –

感謝Jai，讓這個答案成爲答案，並將其標記爲正確答案。 –

單answer to the question on Stats SE還是不錯的，從谷歌本身給出的信息十分有限。最後，我以同樣的想法結束了，Google並沒有透露Google Prediction API的內部結構。

對此也有Reddit discussion。最有幫助的回覆來自一位可信的用戶，因爲他之前在該領域的工作（在我看來）。他不肯定是用什麼谷歌Prediction API進行，但有一些ideas about what it was NOT using，基於對預測API的谷歌小組討論：

目前的實現是不能與非線性正確對待可分離的數據集（XOR和循環）。這可能意味着他們是擬合線性模型，如規則化邏輯迴歸或支持向量機而不是神經網絡或內核支持向量機。如果您使用...隨機梯度下降與截斷梯度處理稀疏誘導正規化者，擬合線性模型是非常可擴展到廣泛問題（許多功能）和長問題（許多示例）。

還有一點，當然還有一些其他的迴應。請注意，谷歌預測API已經發布了一個新版本，但它對我來說並不是什麼明顯的「底層」。

2012-05-04 20:38:47

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我相信它採用了樸素貝葉斯分類器

2012-04-13 13:10:42

clould你請分享你爲什麼這麼認爲？ –

我懷疑它使用樸素貝葉斯，鑑於它能夠有效處理大量的情況。我嘗試了多個不同的例子，並且都有很好的結果。沒有辦法天真貝葉是那麼好。 – harsimranb

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