具体量化指标为rmse--预测的评分与真实评分相差的均方根（root mean squared error），张铭的算法目前的rmse得分是0.9525，谁能将这个得分降低到0.8572或更低，就能拿到一百万！
李睿确实没有为新百视达的上线做任何宣传，但他在推特、脸书、reddit和其他各种网络媒体上同时发布了百视达大奖的消息，立刻引发了全世界科学家、数学家和算法研究者的关注。
……
新泽西，弗伦翰公园，这里距离曼哈顿有九十分钟的火车车程，看不到大城市的繁华和华尔街的行色匆匆，有的只是一大片绿色的原野和郁郁葱葱的大树。
镁国电话电报公司香农实验室就座落在这里，一大片简洁的建筑之中，到处摆满了早期的电话机和各种已经可以称之为古董的电子设备。
克里斯·沃林斯基是实验室的执行董事，他正坐在二层的休息室里摆弄着手机，以便放松一下被各种数据占据的大脑，刚刚刷新出来的reddit页面上，忽然蹦出了一个吸引眼球的标题。
【想拿百万镁元大奖吗？百视达大奖等待着你！】
百万镁元？
百视达？
这两个词语都深深吸引到了沃林斯基的注意力，立刻点击那个帖子。
看完内容之后，他又马上登陆百视达网站，果然发现这个被认为已经死去的网站不知什么时候复活了，干净整洁的页面，井井有条的排列，以及三大新业务板块都在昭告世人：那个曾经统治着全镁国家庭电视机的巨头又回来了！
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在沃林斯基年轻的时候，曾经也是百视达忠实的用户，当然他早已经抛弃老旧的百视达转投奈飞的怀抱，但看到百视达起死回生还是有些激动。
更何况他对百视达提供的百万镁元大奖很感兴趣。
要知道，他的实验室里就有一个数据挖掘小组，多年来一直都在预测客户的潜在行为。
数据挖掘其实也是一种算法，是在庞大数据集中寻找预测性或关键性模式的过程。
比如通过对谷歌页面的几千万次检索，判断哪些客户更有可能购买苹果手机？
或者是通过对于信用卡消费情况的数据分析，判断什么样行为的客户更容易成为欺诈犯？
再或者对某个破产群体的数据分析之后，研究类似人群最有可能面对的风险是什么？
沃林斯基觉得，百视达这个大奖就是为他的数据挖掘小组量身定做的，他立刻用手机给小组的二十几个成员群发了短信，把大奖链接和内容告诉了他们。
很快，一条条回复如同雪片似的返回。
“来吧，让我们一起争夺百万大奖吧！”一个叫做贝尔的员工这样说着。
与此同时，在镁国，在欧洲，在铧国，在全世界很多地方，许多天资聪颖的人也都发出了这样的声音。
区区百万镁元，李睿就让这些全球最聪明的脑袋集合到一起，为完善张铭的算法开始努力奋斗了。
