利用一点机器学习来加速你的网站

一开始的时候，我对机器学习一点概念都没有。我是在游戏 AI ，以及 Alpha 狗战胜人类顶级围棋棋手之后才有所了解的。

因此我打算开始去了解它，下面的几步一个小时都不需要。

1、Google 搜索 'machine learning'

2、查看大量的关于机器学习的文章

3、发现了亚马逊发布的机器学习相关的服务

4、我开始意识到我不需要知道太多的关于机器学习的东西

5、嗯。好开心

（作者注: 因为没有去系统的学习机器学习，所以文章的一些专业术语可能被乱用。。）

亚马逊发布了他的机器学习文档。如果你不是对这个文档很感兴趣，打算花5个小时去阅读，那么就来看下我写的一些总结吧。

整理如下：

1、获取一些 CSV 数据文件，每行都是一个商品项(^_^我的皮划艇)，列名是标题、描述、价格、所属分类。

2、把数据传送到亚马逊的 AWS S3 bucket 里面

3、用数据去训练机器。这样子，这个小小云机器人就能通过商品的标题，描述和价格去预测他的分类了。

4、在前端页面上，写一些代码，获取用户输入的 标题／描述／价格，发给这个云机器人，经过计算，就能向预测这个商品所属的分类了。

下面是我写的一个表单，模拟了卖家发布信息的几个关键流程。

下面的结果一定会让你对机器学习保持兴趣。你只要相信我，建议类别是由深度学习模拟预测出来的。

让我们去卖一个冰箱

再来试一下卖个水族馆：

这个云机器人居然能识别出水族馆！

当我看到这个结果的时候，手舞足蹈，是不是棒棒哒？

（我偷偷的告诉你我是怎么实现的：React, Redux, JQuery, Mox, RxJs, BlueBird, Bootstrap, Sass, Compass, NodeJs, Express, Loadsh。项目是使用 webpack 打包。最后生成的文件在1M左右）

嗯。不 BB 了。开始讲正经事。

一开始为了拿到机器学习用的数据。我也是想破了头。我大概需要10K条数据。后来是在一个当地的交易网站上面发现有这些数据。看了一下 URL 和 DOM 结构之后，我用 Google Scraper 插件提取了一些数据。

导出成 CSV 文件。在这些数据上我大概花费了四个小时。将近整个项目时间的一半了。

数据整理好之后，上传到了 Amazon S3 上，配置了一下机器学习的参数，设置了数据模型。整个学习的 CPU 耗时才3分钟。

界面上还有一个实时预测功能，所以我打算用一些参数测试一下。