规律，大部分时候，它的本质就是把数据投射到坐标系里，然后用计算机通过数学方法画一条线区分或者模拟这些数据的过程。”
“不同的机器学习方法，就是在使用不同的数学模型来投射数据和画线，从上世纪到现在，不同的流派找到了不同的方法，擅长于解决不同的问题，影响比较巨大的有这么几种：线性回归和逻辑回归、K近邻、决策树、支持向量机、贝叶斯分类以及感知机等。”
方鸿坐在一边旁听默默不言，他也算是计算机科学领域的半个业内人士，更有前世记忆先知先觉的优势，此刻旁听也是毫无压力。
陈宇他们走的显然就是神经网络这个流派，不过也向前推进了一步，进入到了强化深度学习，而神经网络的前身就是感知机。
这三个名词本质上都是在玩同一个东西。
却说此刻，陈宇缓缓地说道：“深度学习最基本的思想就是模拟大脑神经元的活动方式来构造预测函数和损失函数，既然叫神经网络，必然和人的大脑神经元有一定的关系，单个感知机的算法机制其实就是在模拟大脑神经元的运行机制。”
屏幕上呈现一张大脑神经元的结构图。
“这是一个神经元，大家都知道它的结构，这是树突，这是轴