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最近项目上的需求，自己开始接触一些主要是关于数据处理方面的机器学习的基础知识和算法，个人感觉体会最深的一点就是程序算法处理逻辑从中学到大学的蜕变
中学及以前，我们所学习到的用于数据处理方面的知识主要是一些简单的四则运算，几何关系，向量加减等等，这些可以给予Math包下的工具类配以逻辑处理程序轻松的解决，到了大学，我们所学习到的概率分布，微积分，线性代数占据了主要内容，以前在学习的时候有想到一个问题：如果是现有社会需求进而产生了这些高等数学的知识，那么这些需求究竟在什么方面呢？买菜应该是用不上，买彩票或者投篮吗？而如今看来，数学之美在生活的方方面面，我们时刻会产生数据，这些数据记录着我们每个人的信息，习惯和需求，而这些不断进步的数学知识则使得这些数据以科学的形式呈现出来
在一般的功能实现代码中，我们可能仅仅会对数据进行存储，查询，四则运算，再以对象属性的方式呈现；但到了数据处理这一块，我们使用线性预测，决策树算法，通过信息熵和增益率来求解最佳值，我们对于问题的求解不再是经验或者尝试性质的，而是通过一定的逻辑进行分类，回归，我们开始讲这些知识融入到编程中解决社会问题，而不再是一个简单的功能模块实现业务需求，从提供功能实现到提供问题解决方案，算法将社会问题的解决方案称为可能，进而编程实现功能
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