谷歌预测API如何工作

Question

有人可以预测:)或猜测谷歌预测API是如何工作的？ 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。

您认为Google正在使用哪种技术？

Answer 1

单answer to the question on Stats SE还是不错的，从谷歌本身给出的信息十分有限。最后，我以同样的想法结束了，Google并没有透露Google Prediction API的内部结构。

对此也有Reddit discussion。最有帮助的回复来自一位可信的用户，因为他之前在该领域的工作（在我看来）。他不肯定是用什么谷歌Prediction API进行，但有一些ideas about what it was NOT using，基于对预测API的谷歌小组讨论：

目前的实现是不能与非线性正确对待 可分离的数据集（XOR和循环）。这可能意味着他们 是拟合线性模型，如规则化逻辑回归或支持向量机而不是神经网络或内核支持向量机。如果您使用...随机梯度下降 与截断梯度处理稀疏诱导正规化者，拟合线性模型是 非常可扩展到广泛问题（许多功能）和长问题 （许多示例）。

还有一点，当然还有一些其他的回应。请注意，谷歌预测API已经发布了一个新版本，但它对我来说并不是什么明显的“底层”。

Answer 2

我相信它采用了朴素贝叶斯分类器