因为数据量很大，而且涉及到的变化很多。
单单归纳总结都已经是很麻烦了。
所以，实验数据预处理就显得尤为重要。
处理完数据之后，就是给这些实验数据，按照它们之间的逻辑联系和非逻辑联系，来尝试建立模型。
用数学中函数办法来建立模型。
比如朴素贝叶斯，支持向量机、K近邻、聚类、主成分分析、线性回归、逻辑回归等。
大概耗费了三天时间，郭浩将这些这些数据也预处理的差不多了。
而同样的，这三天的时间之中，郭浩已经大概确定了自己的数学研究方向。
华林问题。
最终郭浩还是选择了这个方向。
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