机器学习的例子_机器学习例子
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身边的机器学习
相信身边很多人都曾经被漫长的红绿灯等待时间所困扰。不管是对于行人还是开车的司机，要么就是等红灯的时间太长以至于大家开始失去耐心，选择直接横穿马路；要么就是绿灯切换的时间太短，如果不一路小跑着过马路的话就会被迫面对湍急的车流，将自己置于危险之中。而事实上，设定灯的切换时长这项工作如果交给懂得分析数据、高效建模的计算机来完成效果可能会更好。
在许多欧美国家都在进行类似的实验，收效显著：通过建设一个监督学习的算法，将车流量、人流量设定为要被监测的目标数据，并以密度或是车、人的数量、来源等数据用这些直观的形式统计起来。经过汇总之后，一方面对可以车流量、人流量的高峰时间进行统计；另一方面可以总结归纳出现这些高峰的地点以及流量来源。有了这些数据，计算机就可以迅速建立起一个相应的模型来执行对拥堵行车的疏导，提升道路运输的效率。
在一次观测中研究人员发现，在马路上大量的大型堵塞事件中，有很大一部分都只是车流靠前位置的一名新手的一次无心的刹车。即使每次刹车带给下一辆车的司机的反应时间都只有1～2秒，但在漫长的车队中不断累积最终就会形成天文数学。如果可以通过机器学习的方式对上下班高峰期车流量的规律进行总结并加以利用，在市政管理上改变红绿灯切换的时间长度来对马路上的汽车进行分流，从而避免大量的汽车拥堵在路口处，就可以缓解这一问题。
在日常生活中，行人横穿马路酿成惨剧的案例已经屡见不鲜。很多人都会因为人行道的红绿灯等待时间过长而选择直接横穿马路，给自己和他人带来危险。既然马路上的红绿灯调整可以交给计算机，人行道红绿灯切换时间的调整计算机同样可以胜任。如果有关部门可以将机器学习技术引入公共交通管理系统，通过更加智能的方式对时长进行调整，在车辆没那么多的时候或者是类似步行街的人流量巨大的场所，结合马路上的车辆通行情况对人行道上红绿灯的切换时间进行动态的调整来缩短人们等候的时间，相信可以大大减少这类事件发生的几率。
调整红绿灯切换时间只是一件小事，不过这也从侧面证明了机器学习可以被运用的范围之广阔以及相关行业的蓬勃发展势头。机器学习还有很多可以应用的场景，需要我们不断发掘、利用。
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