java 权重_java的权重匹配算法技术？

问题可以简化为：已知部分参数，在大量数据中选出"相似"的数据

问题的核心是两个字 "相似" 怎么衡量？人可以靠感觉，但计算机只能处理数据。

这样就从"相识" 牵扯出了一个更有趣的话题 "度量"。

笛卡尔有句名言：如果我们能够用语言精确的描述，一个形状或者运动，那么我们也同样可以用数值模式来描述这个形状或者运动，并将其标示成一组方程。

套用在我们程序员身上就是：任何感觉都是一个变量，只要你能用自然语言说明白具体是个啥东西，我总归能写个函数来描述它。

那么我们现在就需要用我们的感觉为"相似"写一个方程，比如：

function similar (a,b){

return x*sizeSimilar(a,b) + y*priceSimilar(a,b) + z*describeSimilar(a,b)

}

当然这个函数的写法很多，取决于你对 "相似"这个概念的理解，这是最考验人观察能力的地方，大学有个竞赛"数学建模" 核心玩的就是它。往往你对世界的观察的越细致，考虑的维度越多，你的函数就越复杂。

在函数里x,y,z就是权重，对于权重的设置，也是一个很有趣的话题。这可能也是题主最关心的，怎么设置权重？我要上图了！

目前的作法方式有很多：

1.直接测量

比如这个

这是一家厂商在去年Epic 中国开发者大会上展示的例子。

他们为了渲染效果更逼近真实，应该用了更复杂的实时光照算法，但更复杂的算法也意味着更多的参数。这些参数该如何设置呢，他们解决方式也很粗暴，买最贵的设备来!在现实世界中测！

2.利用已知数据求解

如果有些量我们没法直接测，但是只要我们写出了方程，总能找到写间接的办法得到我们想要的参数。

这种例子在科学史上很多，大到从伽利略算重力加速度，小到航海员用三角函数计算船行的方向。

我们的数学应用题也大该都是这套思路，列方程，解方程。仅此而已。

简单方程人来解，复杂的可以用Matlab之类的专业数学软件来解。解好参数直接套用的程序里就Ok

用Matlab这种方式来搞参数，可能最后别的同事看你代码时会突然出现一些画风不对的元素：

3.随机猜测

以上说的参数设置方式都很简单，但是！但是！但是！我们程序员要面临的最残酷的现实是！

在这个操蛋的世界里很多问题是没有正确答案的！

如果你不巧遇到了这样的问题，你要果断的告诉产品经理，这个功能做不了！

如果还是让你做，那么你准备好一把刀！

如果准备刀还不行，那么我们还有终极的解决方案！人工智能(全靠蒙)！

真的人工智能算法就是全靠蒙(几乎主流的算法都是建立在统计学的基础上)，只不过蒙也要有蒙的套路，不能瞎蒙。小时候学霸们告诉我们：三长一短就选短，三短一长就选长。两长两短就选B，参差不齐C无敌。现在这帮学霸们都长大了告诉我们：批梯度下降、随机梯度下降、局部加权回归算法、朴素贝叶斯分类、牛顿方法、生成学习算法、感知器算法、Logistic回归/K近邻。反正学霸套路多，具体怎么玩的楼主自己百度吧。

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