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aaaaaaaaaa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cu算力这种事，是有专门人去忙的，只要喊着“ad，yes”，cu就会瞬间变强。
其余的重头戏，也就通通集中在算法上了。
ssv也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。
问题就是黄二已经通过了他们的检测。
这就说明他们的算法，并没有察觉到现有的故障。
这当然不是说他们的算法就是刘新算法，再差再差，也得是差不多祁英男那种程度吧。
既然眼前有机会，不如试着用林逾静的脏脑筋搞一搞。
“计划就是这样，不过现成的ssv工具包直接拿来用效果可能不会太好，还要针对火箭数据做一些优化，所以才找到了粒子群优化。”李峥放下碗筷，平心静气说道，“你知道，我搞什么东西都要把所有原理弄明白的，算法本身的一些数学问题，有点难啃。”
“等等哦，我问问你沈老师。”林逾静拿起手机摆弄了一番，等了半分钟后，转头冲李峥笑道，“果然，你说的这个十一所早就有人做了，他们大概有四五种算法吧，应该包括这个什么什么s。”
“”李峥面皮一颤。
“唔哈”林逾静掩着嘴蔑视过来，“就你这个样子，好像发现了什么了不得的事情一样，好像一个民科哦。”
“先不管民科不民科的，他们具体采用了哪些算法如何优化的”
“这谁知道啊。”林逾静冲机房努了努嘴，“反正我们现在用的这套数据分析系统，也是他们做的。”
“可既然这样”李峥揉着头