第一百七十六章 嘹望者（第1頁）

“我花了一分鐘將我的九年義務教育重溫了一遍……終于發現自己被騙！

這題人能做？

樓上出題的那個‘雨花石’，麻煩用‘術語’解釋一下！”

“這么直接做題當然人不行，所以我們還需要引入其他數據。

比如小貓喜歡你，有b%可能和你貼貼，有c%概率發出呼嚕聲。

所以我們如何知道小貓有多大概率喜歡自己呢，通過貝葉斯定理就可以從翻肚皮，貼貼和呼嚕的概率中計算出來。”

“……”

“淦！”

“貓：別算了，我不喜歡搞數學的！”

“貓：不是猜我喜歡誰，就是猜我死了還是活著，我特么還能不能有點隱私？”

“湯姆，你在我杰瑞面前談隱私？那么多為科學獻身的小白鼠們不答應！”

“第一個問題就把大家難住了？？繼續看，第二個問題更變態！”

“這好像是個隨機森林問題，但是比目前的隨機森林算法要深奧的多。

它一般用來做市場營銷模擬的建模，或者是用來預測疾病的風險和病患者的易感性，我正好在做這方面的研究。”

“嗯！我們學校數學界還是有人才的嘛，這不終于有人能看懂題目了。”

“慚愧慚愧！這個問題我只能看懂一部分，另一部分，在我觸摸不到的高度。”

“有多高？”

“喜馬拉雅山那么高……”

“嘶~竟恐怖如斯？”

“前兩個問題都這么難，那這第三個問題豈不是要突破天際？”

“求大老幫我讀題。”

“銅球！”

“十萬噸銅球！”

“百萬噸銅球！”

排隊球了半天，終于有一個人站了出來，還是那位‘雨花石’。

“我不太確定，這好像是人工神經網絡ANN處理大型復雜的機器學習任務。

它描述的是一組帶有權值的邊和節點組成的相互連接的層，稱為神經元。

通過對輸入數據訓練神經網絡來學習輸入和輸出之間的關系，在輸入層和輸出層之間，可以插入多個隱藏層。

它的工作原理與大腦的結構類似，一組神經元被賦予一個隨機權重，以確定神經元如何處理輸入數據。