Google Prediction API的背后是什么？

Google Prediction API是一项云服务，用户可以提交一些训练数据来训练一些神秘的分类器，然后再要求它对传入的数据进行分类，例如实施垃圾邮件过滤器或预测用户的偏好。

但是幕后是什么？

Google正在使用不同的机器学习技术和算法进行训练和预测。大规模监督学习的策略：1.子样本2.尴尬地并行化一些算法3.分布式梯度下降4.多数投票5.参数混合6.迭代参数混合

他们应该使用不同的机器学习技术来训练和预测模型，并使用算法来决定最佳模型和返回的预测。

1. 二次采样性能较差
2. 参数混合得到改善，但不如所有数据
3. 分布式算法更快地返回更好的分类器
4. 迭代参数混合获得与所有数据一样好的结果

但是，当然在API文档中并不清楚。