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第一百七十六章 嘹望者（第1页）
“我花了一分钟将我的九年义务教育重温了一遍终于发现自己被骗！
这题人能做？
楼上出题的那个雨花石，麻烦用术语解释一下！”
“这么直接做题当然人不行，所以我们还需要引入其他数据。
比如小猫喜欢你，有b可能和你贴贴，有概率发出呼噜声。
所以我们如何知道小猫有多大概率喜欢自己呢，通过贝叶斯定理就可以从翻肚皮，贴贴和呼噜的概率中计算出来。”
“”
“淦！”
“猫：别算了，我不喜欢搞数学的！”
“猫：不是猜我喜欢谁，就是猜我死了还是活着，我特么还能不能有点隐私？”
“汤姆，你在我杰瑞面前谈隐私？那么多为科学献身的小白鼠们不答应！”
“第一个问题就把大家难住了？？继续看，第二个问题更变态！”
“这好像是个随机森林问题，但是比目前的随机森林算法要深奥的多。
它一般用来做市场营销模拟的建模，或者是用来预测疾病的风险和病患者的易感性，我正好在做这方面的研究。”
“嗯！我们学校数学界还是有人才的嘛，这不终于有人能看懂题目了。”
“惭愧惭愧！这个问题我只能看懂一部分，另一部分，在我触摸不到的高度。”
“有多高？”
“喜马拉雅山那么高”
“嘶竟恐怖如斯？”
“前两个问题都这么难，那这第三个问题岂不是要突破天际？”
“求大佬帮我读题。”
“铜球！”
“十万吨铜球！”
“百万吨铜球！”
排队球了半天，终于有一个人站了出来，还是那位雨花石。
“我不太确定，这好像是人工神经网络处理大型复杂的机器学习任务。
它描述的是一组带有权值的边和节点组成的相互连接的层，称为神经元。
通过对输入数据训练神经网络来学习输入和输出之间的关系，在输入层和输出层之间，可以插入多个隐藏层。
它的工作原理与大脑的结构类似，一组神经元被赋予一个随机权重，以确定神经元如何处理输入数据。
至于这个题目里我能看懂的
当数据必须被非线性分离的时候，前馈神经网络决定如何选择隐藏层的数量公式
还有随机权重的粒子群算法”
“嗯嗯！然后呢？”
“”
“呵呵！大佬这思考的时间有点长哈。”
“”
“莫西莫西？雨花石大佬？还在吗？”
“”
“可能是下楼买包子去了？”
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