非常有用的专栏，对于初学者很有作用。由浅入深，到后期的机器学习部分，对于没有实际人工智能经验的我来说很吃力，计划花时间再重新整理一次

看完这几篇机器学习的方法与模型，深深感叹数学抽象思维的重要性，概念和原理是我们必须要掌握的知识。感谢老师的普及，功夫在课外，给自己压力去多看看其他视频课程，阅读相关资料来学习，要不然很容易迷失。 今天的思考题很有意思，从概念来看，决策树(Decision Tree）是在已知各种情况发生概率的基础上，通过构成决策树来求取净现值的期望值大于等于零的概率，评价项目风险，判断其可行性的决策分析方法，是直观运用概率分析的一种图解法。其实，我们更关心的先验概率，将所有可能发生的结果进行评估。

老师，讲的真好，以前一些不懂疑惑的地方豁然开朗

学什么都要把基础学扎实，只有不断攀登才能看见风景。

原来，研究生学习的线性代数、概率论在实际中是这么产生和应用的，之前真是知其然而不知其所以然

妙啊！对矩阵的这两种理解真是醍醐灌顶。大学学的时候只知道解题和应付考试，觉得线性代数这玩意就是数学家们闲的慌想出来的智力游戏，完全不知道线性代数原来是这么多工程领域计算的基石。真是遗憾大学时没有这么好的老师能点拨一下。

使我对线性代数有了更深的理解，原来在大学里学的线性代数更重计算和定理，对它的意义理解不深

谢谢王老师条理清晰、逻辑缜密的授课讲解！Curiosity drives me forward～

老师的讲解太精彩了，如果中学和大学的老师也能以这样的角度来讲解，学起来就轻松多了。

非常棒，深入浅出，对照了培训课程之后，有一个更清晰的思路，虽然理解程度可能不够深，但觉得目前够用了，安利一波😄