那些年，我们读过的计算机书籍竟然都是儿童读物 | 大数据害人不浅

那些年，我们读过的计算机书籍竟然都是儿童读物。

引子

今天在给过年屯本书的时候，发现了一本大数据的书，这本书看上去不错：

但是就是还差点邮费，于是我就习惯性的点上了『黄峰达的亚马逊』。一个个的点开不同分类的推荐书籍，直到：

这一瞬间，我惊呆了。

！《Hibernate实战(第2版)》居然是本儿童读物

接着，我点开了下拉菜单，整个人都不好了

前三页居然都是儿童读物，你 TM 是在逗我么？

这应该不是算法问题吧，点开一看，宝宝惊呆了：这是未来儿童的生活知识。

（看最后一行）

过去的儿童只能从ta父母的杯子，懂得 Java 这几个字母，现在的儿童就会大有出息——个个写代码了。

我猜：大概是为了在排行版上有一个好的排名？

大数据真要命

很早以前，我研究过一段时间的机器学习与推荐算法。后来不学了，因为对于机器学习来说：重要的并不是算法而是数据。人才在不同的公司之间流动，大部分的通用算法都会被公开出来的，而算法本身是依赖于数据的。没有大量的数据，光有一个深度学习算法，能干什么？

再回到我们的这个问题里，亚马逊的推荐算法算是比较简单的——主要是数据量一大，复杂的算法模型都不适合。而如果你的数据本身是有问题的，那么你的算法再好，有什么用？？？？？

当数据出错的时候，我们就需要手动去过滤数据，如将邮件标记为非垃圾邮件——利用朴素贝叶斯算法。这时候，我们才有可能能保证，邮件不会被标记为垃圾邮件。

错误的未来

有一天，你在 百度 上搜索了一个大数据（截图来自谷歌），然后打开了其中的一个链接。

自那以后，百度联盟、淘宝联盟，给你推荐的就是大女，就变成了这种画风：

吓死宝宝了，被我们家 花仲马 看到了要怎么解释清楚？

正确的未来

正确的推荐应该是，2333~~~

这才叫相关推荐！

或者：机器人的电影里多了一部：『人类清除计划』。

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数据表明，昨天的那篇《18 副为程序员定制的对联，总有一副适合你...流泪》中的：送产品版（开战版）特别爱欢迎

上联：去他大爷，十个需求，九处修改，八个扯淡，七番六次急忙上线

下联：改你妈逼，五日凌晨，四点加班，三里灯火，两排一个猝倒桌前

横批：你行你来