在我们的项目中，我们使用随机梯度下降（在CountVectorizer，TfidfTransformer之后）对消息进行分类ML中的新客户，因此他想了解（如何）模型将消息与某个类别相关联的原因。当然，你可以在没有数学的情况下提出解释建议吗？
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首先，如果您的客户不是技术背景，那么请不要在他面前使用技术术语。通过使用技术术语，你使情况变得更加糟糕，因为他是新事物，他对你的行话感到困惑。所以永远不要让别人吓坏。!!
给他一些简单的例子：
喜欢＆＃34;在gaana.com，saavn.com＆＃34;上推荐音乐或＆＃34;在NetFlix上推荐电影＆＃34; ： 告诉他/她＆＃34;机器如何理解你喜欢什么，不喜欢什么？ ＆＃34 ;.甚至你将如何了解我喜欢和不喜欢的音乐？你能吗？找到我最喜欢的。对 ！！ 你怎么知道这个我最喜欢的？要么问我!!或者看着我评价最高或者更喜欢或者你听说我总是听一些常见的歌曲！
正是你所遵循的上述过程被称为＆＃34;在机器学习中找到模式＆＃34;并使用这种方法机器能够推荐新的歌曲，电影，..等等。
我也建议不要解释上面的事情。因为你的客户在处理你的工作/产品时并不是那么愚蠢！
给他实时用例..比如推荐流程，或者在社交媒体上推荐朋友!!等等......