“第種便決策樹，如果說線性邏輯回歸都把任務個回結束，麼決策樹就個步動作，同樣用于回歸分類任務，過場景更加複雜具體。”

“舉個例子，就像面對們這個班級，如何分辨些好學？如果隻依據考成績，或者套試卷讓們話，唯分數論話，就些太粗暴。”

“麼，就以從作業、态度、勤、提問等方面分開讨論，每個分叉圈稱為節點，每個節點，根據用特征詢問關數據問題，分支代表能答案，最終節點對應個預測值，每個特征鵝性都通過自頂向方法确定，節點越，其屬性也就越，比如說如果覺得勤奮比成績更，所以勤奮節點就。”

“第種，naive

bayes樸素貝葉斯，基于貝葉斯定理，即兩個條件關系之間，測量每個類概率，每個類條件概率該x值。”

“用非術語解釋貝葉斯定理，就通過a條件發b概率，得b條件發a概率，當然，這個過程還引入些其數據用以确保結論正确。”

“第種，artificial

neural

works神經網絡，其本質組帶權值邊節點組成相互聯接層，稱之為神經元，輸入層輸層之間，以插入個隐藏層，神經網絡使用兩個隐藏層，還需處理度學習。”

“神經網絡作原理腦結構類似，組神經元被賦予個随機權，以确定神經元如何處理輸入數據，通過對輸入數據訓練神經網絡來學習輸入輸之間關系。”

“訓練階段，系統以訪問正确答答案，如果網絡能準确識别輸入，系統就會調權，通過充分訓練後，會始終如識别正确模式。”

“而神經網絡之個比較應用就圖像識别，們興趣話，也以這面費些，以後作話，資會。”

說到這裡時候，王東來挂教鐘。

“好，也課，還維、随機森林、k-均值、k-最領算法、支持向量機等算法沒說，們之後自己以提資料，自學。”

“就給們布置作業，把這幾個沒講算法好好解，節課來聽聽們法。”

“好，課！”

王東來話音剛落，課鈴聲也頓時響起。

沒半分猶豫，直接就教。

“嘶，這就王神真正實力嗎，這還隻計算機領域，數學領域，恐怕更得。”

“節課聽得如癡如醉，們沒這個覺？”

“也這種覺，就像王教授說話，直接灌輸到腦子裡樣，雖然很東還太懂，就莫名其妙王教授講解就懂。”

“王教授今才歲，其實就們同齡，這差距實太！”

“唉，也王教授腦子麼長，真讓羨慕！”

王東來後，姚班學紛紛讨論起來。

其實，們并，課時候，王東來開啟【傳授業】技能，然話，這些姚班學雖然精挑細選來才，就未必能跟得王東來授課節奏并理解。

而王東來這麼，也為自己考慮，這些姚班學能力平越，麼來通用型智能模型也就越完善，越優秀。

……

離開教之後，王東來并沒圖書館或者回間，而直奔航局而。

兩，嫦娥号總設計楊超給王東來打來電話，邀請往航局。

楊超院士相邀，王東來自然會拒絕。