如果“喜欢”或“分享”您的内容的人是虚假资料或来自其他国家/地区，Google 应该对您的网站做出什么推断？ 如果谷歌发现您获得的链接“恰好”包含您想要定位的确切关键字（多方便……这几率有多大！）并且这些链接内容看似通用，但却被放置在充斥着其他形式的链接垃圾邮件、
然而当我们将
Google 在构建 Penguin 等模型时 WhatsApp 数据库 使用的相同类型的机器学习技术应用于数据集时，真正的奇迹就会发生。 让我澄清一下，我并不知道 Google 使用了哪些统计技术来构建他们的模型。但是，有些类型的技术经常用于解决这些类型的多变量分类问题，而我选择使用它们。具体来说，我选择使用梯度增强算法。
您可以通过 scikit-learn
阅读我们使用的方法或具体实现，但我 以加强营销活动投资 会为您省去麻烦，告诉您需要知道的内容。 我们大多数人认为统计分析就是在 Excel 中输入一些变量，然后使用线性回归绘制一个漂亮的图表，显示上升或下降趋势。您可以在下面看到这一点。不幸的是，这大大简化了复杂的问题，并且经常产生粗略的结果，即线上的所有内容都被认为与线下的内容不同，而实际上它们显然不是。
有很多受到惩罚的网站
因低于线而被忽略，而完全不错 印度尼西亚号码列表 的高于线的网站却受到了惩罚。 分类系统的工作方式不同。我们不一定关心数字高低，我们关心的是可能预测某些事情的模式。在这种情况下，我们知道哪些网站受到企鹅攻击，所以现在我们使用一大堆因素，看看它们之间的模式如何准确地预测它们。
我们不需要画一条任意的线
我们可以使用机器学习单独分析这些点，如下面的示例图所示。 困难的部分在于，机器学习告诉我们很多关于预测的信息，但并没有告诉我们很多关于我们如何得出该预测的信息。这就是一些额外工作发挥作用的地方。借助开放企鹅数据项目，我们根据共同特征对一些因素进行分组，并测量它们与其他因素隔离的预测有效性。