阿里大数据竞赛——穿越到甄嬛传，你有几分胜算？

        又是一年选秀开始，于是宫里宫外又开始了明争暗斗。如何才能挑出合皇上口味的好秀女，当好主子的左膀右臂？可能还要花很多功夫。

        你知道皇上喜欢聪明的嬛嬛，喜欢明艳的华妃，喜欢得体的皇后，那你怎么知道皇上喜不喜欢新来的秀女呢？

        （皇上，左边是不是别有一番风味？——你一定是在逗我(╯‵□′)╯︵┻━┻）

        好吧，现代的审美在宫里估计是站不住脚，但如果运用现代技术，比如机器学习算法，也许可以帮上你一些忙。

        要预测小主未来的受宠程度，自然是以宫中已有的主子们作为样本。各位娘娘千姿百态，你便首先要将大家的特点（attribute）加以归类，方便日后的总结。而对应的皇上的态度基本分为三类：朕喜欢，朕不喜欢，偶尔朕还觉得挺逗比的。

        然后聪明的你会去找@留一手给各位娘娘都打个单项分（方便谋划起见，请将他的分数调整为正数），然后与皇上的态度联系起来：        

嫔妃	容貌	家世	脾气	人际关系	皇上态度
甄嬛
沈眉庄
安陵容
华妃
皇后
吃货淳贵人

        像这样已经存在并被分类（皇上态度已经明确）的情报，我们称之为前车之鉴（training set）。

        有了情报，你就可以用很多种办法来处理它们，比如将这些分数调整比重相加得出一个总评分，总评分越高对应皇上越喜欢。这样，你大概可以算出皇上 喜欢温婉大方的白富美学霸，而且似乎美貌和温婉占的比重更大一些。为了验证这个评判法则，你可以选一些一开始尚未加入前车之鉴情报集、新发现的嫔妃 （testing set）进行验证。

        在验证的过程中，你才会知道神马叫做人算不如天算。总有一些姑娘虽然百般不符合你的预测，仍然得了皇上的宠幸。这就说明——皇上的眼瞎了？才不 是呢！是你需要修改你的评判法则了！这时你可以再加入一个改进因子（learning rate），每次如果预测结果与实际不符，你就得做出一定的修正。

        如此一来，你便可以将每年的选秀都当成你的八卦演练场了。当再有新人进宫的时候，你只需再分析一下新人的各个属性特征，就可以大概猜出这位小主 的前途。随着新人的不断进入，你的这个评判法则也会越来越趋于准确。当然，前提是皇上的口味保持一致。如果皇上性情大便，啊不，大变，那有可能原有的模型 都要推倒重来了。

        好吧，我们的机器学习算法看起来还不错，也为你的宫斗进阶之路提供了指引。如果你是女人，请你按照主子的喜好去努力，也许哪一天你就是下一个 容！嬷！嬷！（奴婢可是当年大明湖畔的夏雨荷！！！）如果你是一个#可爱的男孩子#，恭喜你，是一块苏培盛接班人的好材料……#注定孤独一生#

        在 21 世纪的天猫，就有那么一群兢兢业业的可爱的男孩子，他们每时每刻都在寻找新的方式来揣测各位主子的意思，希望能给为屏幕前的皇上老佛爷们挑出最合各位口味的商品。这，就是我们[人见人爱花见花开妹子你们怎么还不到碗里来]的天猫算法团队。

        除了并肩作战之外，这些算法达人之间还会展开各种激烈的厮杀啃咬……来比赛谁更懂主子的心意！就是传说中的”阿里巴巴大数据竞赛内部赛——天猫 推荐算法大挑战”！那么高大上的名字想来你也还没听说过，不过随着天猫数据的开放，你也将有机会可以小试身手，看看面对看不见的主子们，你有几分胜算！

        少年们，继续加油，多多提高姿势水平啊！当年宫里那些个公公嬷嬷，都不知道比你高到哪里去了！

        阿里巴巴大数据竞赛——天猫推荐算法大挑战正式启动，给你真实的数据，解决真实的问题。百万大奖，等你挑战！快来参赛吧~~~

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