防忽悠、别上当：这篇文章让你读懂“机器学习”，顺便告诉你科技公司真正在干什么

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旧金山和纽约的房子最大的不同之一，就是海拔高度。旧金山城区如过山车一般忽高忽低的道路，意味着有许多高海拔的房子。所以计算机首先把数据集合按海拔高度排序 (如图)。

接着，工程师会输入一个新的维度，让计算机进一步对规律做判断，比如我们加入“房价”，得到了下面的结果。

以每平方米 19116.7 美元的房价为分隔线，一个初步的 预测 是：如果满足海拔 73 米以下，售价 19116.7 美元/平方米以上的条件，很可能在纽约。 (再牵强附会地说，这就好像计算机在和人类下棋时预测下一步走在哪里会有多少胜率一样。)

那么剩下的就是海拔 73 米以下，售价 19116.7 美元/平方米的区间了。计算机要怎么判断呢？还是要靠工程师加“维度”，新的“维度”，比如：建成年份、浴室面积、卧室面积…… 等等。目的就是找出“分界条件”，这也是机器学习技术原理的基础之一。

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