让我们看一个例子。如果您想构建一个预测房价的机器学习模型，您可以获得所有这些信息。
你有当前的价格、这些房屋的平方英尺、土地、浴室数量、卧室数量，凡是你能想到的。它一直持续着。这些也称为特征。因此，当您将所有这些数据放入模型中时，模型会尝试做什么，它将尝试理解这些信息之间的关系，并提出一个最能预测未来房价的模型。
这些机器学习模型中最基本的是线性回归。因此，如果您考虑输入数据，也许您只需输入价格和平方英尺，您就可以查看这样的数据。
您会看到随着面积的 机器学习模 增加
价格也会上涨。随着时间的推移，给定这些数据的模型将开始找到 电报数据 穿过数据的最平滑的线，以做出最准确的未来预测。
您不想做的是拟合每个数据点并有一条看起来像这样的线（也称为过度拟合），因为这对于新数据点来说效果不佳。您不希望模型在数据集中计算太多，以至于在未来无法做出准确的预测。
看待这个问题的一种方法是通过损失函数。它可能有点深入，但这样你就可以衡量这条线是否合适。让我们来看看。
机器学习在 SEO 中的可能性有哪些？
那么SEO有哪些可能性呢？我们如何在 SEO 领域利用机器学习？
自动化元描述
人们已经通过一些方法来做到这一点。您可以通过查看页面 用于帮助跟踪移动搜索投 内容并使用机器模型来总结文本来自动化元描述。因此，它从字面上概括了内容，并将其限制为元描述的长度。太不可思议了。
自动标题
您可以对标题执行相同的操作，但我不建议您对主页执行此操作。它不会是 阿拉伯语数据 完美的。但如果你有一个非常非常大的网站，有数十万个页面，那么这只需要你一半的时间。开始与这些大型网站一起涉足这个领域真是令人兴奋。
自动执行图像替代文本
您还可以自动生成图像的替代文本。我们看到这些模型非常擅长理解图像中的内容。
自动301重定向
301 Redirect，Paul Shapiro 有一篇令人难以置信的文章，基本上已经有了一个流程。
自动化内容创建
内容创建，如果这让你们中的一些人感到害怕，或者如果您怀疑这些模型当前是否可以创建像样的内容，我建议您查看 Talk to Transformer。