【快递|双11在即，你操心你的快递吗？这个方法让你的快递更快到家( 三 )||算法|外卖|】_

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快递|双11在即，你操心你的快递吗？这个方法让你的快递更快到家
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但是它在走路的时候会分泌一种叫信息素的东西，后面的蚂蚁会倾向于选择信息素浓的那条路去走。

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我们知道走了近路的蚂蚁往返的次数就多，这条路线上的信息素的浓度就越大。时间一长，所有的蚂蚁都自动集中到这条近路上去了。
人类就学习了蚂蚁的这种本领，模拟它们的这种行为发明了蚁群算法，专门解决刚才说的求解不了的问题。
不光蚂蚁有这种本领，蜜蜂在各个花朵和蜂巢之间，也会规划出一条比较近的路线。还有鱼群、萤火虫等都有很多本领。
人类就模拟了各种各样的动物的行为，发明了各种各样的算法。我们把这一类算法叫作智能搜索算法。
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旅行商问题在我们的生活中很常见，比如集成电路的设计和焊接问题就是一个旅行商问题。

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还有连锁超市的货物配送问题也是旅行商问题。
机器学习算法
给大家分享了传统算法、智能搜索算法，现在到了大家最想听的机器学习算法。
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我们说计算机的出现让人类的计算能力大大提高了。我们只要把数据和公式转换成算法一起交给计算机，它就会自动给我们计算出结果。

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但是随着信息化的发展越来越好，数据呈现爆炸性的增长。人类越来越发现有点hold不住这些数据了。海量的数据使我们没有办法去从里面挖掘、总结规律。
比如，最开始做图像处理的时候，如果想识别一个车牌，人类需要先教计算机，车牌有一个固定的形状信息，它有特定的纹理信息，再加上一定的颜色信息，照着这个规律去找车牌。这时候，计算机就从图片里很快能把车牌定位到。
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但是如果这个问题复杂化了，如果图片上是一只猫的话，按照刚才的方法是行不通的。
所以我们就换了一种思维，把一些数据和我们已经知道的一些结果提交给计算机，由计算机来替我们总结和挖掘里面的规律，然后形成一个公式，之后再告诉我们。这个想法就是机器学习算法的思想。
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按照这个思路我们来看，这时候要识别一只猫，只需要给计算机看大量的、用人工标记好的含有猫的图片，然后由机器自己去总结和抽取规律。
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它抽取到的这些特征有些是我们可以理解的，有些可能超出了我们的认知范围。再给计算机一张新的图片的时候，它就可以从里面搜索到猫。
同样，在自动驾驶领域，我们不用再费心地去总结车辆有什么特征，路牌有什么特征，行人有什么特征。