接下来怎么办？ Panda 和 Penguin 的每次更新都是“推出”，新的（可能是更好的）模型经过计算、测试，现在可以作为实时指数的信号应用。然后，今年早些时候，Panda 宣布将持续更新并以大约 10 天的间隔推出，因此有迹象表明他们正在提高将机器学习应用于索引的速度和效率。
蜂鸟似乎正在为更
多更新做好准备。 我完全期望来年我们将看到更多的机器学习应用于谷歌的所 tg 到数据 有领域。事实上，我认为我们已经在考虑 Hummingbird 的下一个迭代，而在 Distilled，我们正在考虑像 Caffeine 这样的 Hummingbird 更新。
虽然蜂 鸟是算法更
新而不是基础设施更新，但我们无法动的感觉。 包起来 我对机器学习如此大规模的应用 2018 年节日季的再营销要点 潜力感到兴奋，我认为我们将会看到很多这样的应用。写这篇文章的目的是为了让大家对所涉及的内容有一个基本的了解，但我不敢告诉你，我不确定西瓜的科学是否 100% 准确。
然而，我认为在
尝试理解 Panda 和 Penguin 等算法时，理解机器学习的概念确实很有帮助。 瓦 作者： WPMU 开发 移动数据库 2013 年 12 月 30 日 6 分钟阅读 当 2 变成 1：合并两个域如何杀死我们 SEO 搜索引擎优化技术 作者的观点完全是他自己的观点（除了不太可能发生的催眠事件），并且可能并不总是反映穆斯的观点。
还有其他方法，但监督学习是最好的起点，并且可能涵盖了谷歌正在做的很多事情。 这里需要注意的一件事是，即使你训练计算机很好地识别成熟的瓜，它也无法像农民那样编写我们想要从农民那里得到的规则。 咖啡因基础设施更新 那么这一切如何与搜索相适应呢？ 首先，我们需要回顾 2010 年 Caffeine 基础设施更新的推出。
当时我们并不知道咖啡因是熊猫和企鹅的祖先。正是咖啡因让熊猫和企鹅得以存在。 咖啡因使 Google 能够比以往更快地更新其索引，并独立于图表的其余部分更新部分网络链接图的 PageRank。以前，您必须立即重新计算网络上所有页面的 PageRank。