292 得赶紧想办法恁 (第1/6页)
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lssv法中，听到“算法”两个字，基本就可以确定其起源于机器学习领域了。
在这个领域中，虽然各类算法千般妖娆，万种风情。
但是，机器学习，最终还是要落实到“学习”二字。
只要落实到这里，那就一定在李峥的射程范围之内了。
实际上，就连其基础原理也与李峥学习无异。
李峥，发动脑筋，做很多份卷子，继而完善知识点，以达到无论做什么样的高考卷，都能拿到730+的分数。
这便是一次完整的李峥学习，其目的是通过高考，并且排在林逾静上面。
而机器，运用某种数学模型，推测很多份火箭发射数据，继而完善计算方法，以达到无论拿到怎样的火箭参数，都能推测、诊断出故障，且准确率高于95%。
这便是一次完整的机器学习，其目的是找出故障点，保证火箭发射的成功率。
可即便原理如此简单，机器学习却依旧是精深的领域。
没办法，难点全在算法上。
还以李峥学习为例。
在不考虑学魔加成的情况下，其效率和结果，取决于李峥的智商和学习方法，简称学法。
那么在相同的时间内，把李峥、林逾静和刘新放在一起学习。
那结果必然是天差地别的。
一方面，大家智商不同，刘新可能学了还不如不学。
另一方面，大家方法也不同，林逾静这种偷奸耍滑的人，无论面对什么知识，都一定能想出比较脏的学法。
因此在通常情况下，三人最终的成绩都会是——
林逾静≥李峥&a;gt;&a;gt;&a;gt;&a;gt;&a;gt;……&a;gt;&a;gt;&a;gt;&a;gt;&a;gt;刘新。
在这个过程中，智商相当于机器的计算能力，学习方法也就相当于算法。
而cpu算力这种事，是有专门人去忙的，只要喊着“a，yes！”，cpu就会瞬间变强。
其余的重头戏，也就通通集中在算法上了。
lssv只是其中比较流行的一种，除去传统的语音、图像识别等领域外，其在核电站、石油化工、系统控制等领域的故障检测中，也逐渐有所应用。
但在航天系统，暂时还是以传统模式和专家系统为主。
系统内，自然有研究这个方向的院所。
