在我们的项目中，我们使用随机梯度下降（在CountVectorizer和TfidfTransformer之后）来对消息进行分类。客户对机器学习不熟悉，所以他想了解模型如何将消息与某个类别关联起来。请您提供一些解释建议，当然，不要涉及数学内容。

回答：

首先，如果您的客户没有技术背景，千万不要在他面前使用技术术语。使用技术术语只会让情况变得更糟，因为他正在接触新事物，并且您的术语会让他感到困惑。所以千万不要吓到他！

给他一些简单的例子：

比如“在gaana.com、saavn.com上推荐音乐”或“在Netflix上推荐电影”：

告诉他/她“机器如何理解您的喜好和厌恶？”甚至您如何知道我的音乐喜好和厌恶？您能做到吗？

通过找到我的最爱，对吧！您是如何知道这是我的最爱的？要么是问我！要么是查看我评分最高的、最喜欢的，或者您听说我总是听一些常见的歌曲！

您上面所做的过程正是机器学习中的“寻找模式”，通过这种方法，机器能够推荐新的歌曲、电影等。

我还建议不要解释上述内容。因为您的客户并不是那种处理您的工作/产品时会感到困惑的人！

给他一些实时用例，比如推荐过程，或者在社交媒体上推荐朋友等等，还有很多…