阅读这篇博文的任何人都可以快速浏览一个网页,并且在大多数情况下,可以高度准确地告诉我该网页的垃圾邮件程度。然而,很少有人能给我写一份准确的规则列表来判断你还没有看到的页面的特征( 如果有超过 个链接,并且有 个广告占据了首屏 的屏幕 )。您可以给出一些宽泛的规则,但不能对所有重要的页面都有效。还要考虑一下,如果您(或 )可以构建这样一个严格规则列表,那么规避它们就会变得更加容易。 因此,谷歌无法编写特定的规则集来判。

断这些垃圾页面这就是为什么多年

来当我们看到一个显然(在我们看来)是垃圾但在谷歌排名很好的页面时,我们中 立陶宛电邮清单 的许多人都会抱怨的原因 。 完全相同的逻辑适用于企鹅。 植的问题。那么为什么他们不从第一天开始就使用机器学习呢? 训练 谷歌可能创建了一个训练集,让他们的人类质量评估员团队为网页打分,衡量该网页的垃圾邮件程度。他们本来可以让成百上千的评估员全部审查成百上千的页面,以生成一个包含相关垃圾邮件分数。

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从多个评估员取平均值的巨

大网页列表我不是 确定这个过程究竟 蓝牙列表 会采用什么格式,但是我们可以使用上面的解释得到一个大概的理解。 现在,回想一下,要了解西瓜的成熟程度,我们必须有很多西瓜,而且我们必须多次观察每一个西瓜。这是一项大量的工作,需要时间,特别是考虑到我们必须学习和更新我们对如何确定成熟度的理解(我们称之为 模型 )。在那一步之后,我们需要在验证集(我们以前没有见过的甜瓜)上试用我们的模型,以评估它是否运行良好。