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具体量化指标为RMSE--预测的评分与真实评分相差的均方根(root mean squared error),张铭的算法目前的RMSE得分是0.9525,谁能将这个得分降低到0.8572或更低,就能拿到一百万!

李睿确实没有为新百视达的上线做任何宣传,但他在推特、脸书、Reddit和其他各种网络媒体上同时发布了百视达大奖的消息,立刻引发了全世界科学家、数学家和算法研究者的关注。

……

新泽西,弗伦翰公园,这里距离曼哈顿有九十分钟的火车车程,看不到大城市的繁华和华尔街的行色匆匆,有的只是一大片绿色的原野和郁郁葱葱的大树。

镁国电话电报公司香农实验室就座落在这里,一大片简洁的建筑之中,到处摆满了早期的电话机和各种已经可以称之为古董的电子设备。

克里斯·沃林斯基是实验室的执行董事,他正坐在二层的休息室里摆弄着手机,以便放松一下被各种数据占据的大脑,刚刚刷新出来的Reddit页面上,忽然蹦出了一个吸引眼球的标题。

【想拿百万镁元大奖吗?百视达大奖等待着你!】

百万镁元?

百视达?

这两个词语都深深吸引到了沃林斯基的注意力,立刻点击那个帖子。

看完内容之后,他又马上登陆百视达网站,果然发现这个被认为已经死去的网站不知什么时候复活了,干净整洁的页面,井井有条的排列,以及三大新业务板块都在昭告世人:那个曾经统治着全镁国家庭电视机的巨头又回来了!

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在沃林斯基年轻的时候,曾经也是百视达忠实的用户,当然他早已经抛弃老旧的百视达转投奈飞的怀抱,但看到百视达起死回生还是有些激动。

更何况他对百视达提供的百万镁元大奖很感兴趣。

要知道,他的实验室里就有一个数据挖掘小组,多年来一直都在预测客户的潜在行为。

数据挖掘其实也是一种算法,是在庞大数据集中寻找预测性或关键性模式的过程。

比如通过对谷歌页面的几千万次检索,判断哪些客户更有可能购买苹果手机?

或者是通过对于信用卡消费情况的数据分析,判断什么样行为的客户更容易成为欺诈犯?

再或者对某个破产群体的数据分析之后,研究类似人群最有可能面对的风险是什么?

沃林斯基觉得,百视达这个大奖就是为他的数据挖掘小组量身定做的,他立刻用手机给小组的二十几个成员群发了短信,把大奖链接和内容告诉了他们。

很快,一条条回复如同雪片似的返回。

“来吧,让我们一起争夺百万大奖吧!”一个叫做贝尔的员工这样说着。

与此同时,在镁国,在欧洲,在铧国,在全世界很多地方,许多天资聪颖的人也都发出了这样的声音。

区区百万镁元,李睿就让这些全球最聪明的脑袋集合到一起,为完善张铭的算法开始努力奋斗了。