各位同学，我们已经一起走完了分类算法的十个模块。在这节课的最后，我想带大家一起回顾一下我们这一路学习的核心脉络和关键收获。我们从一个非常基础但又极其重要的问题出发分类，是人工智能中最常见、最基础的能力之一。你每天在生活中都在使用分类：判断这是不是垃圾邮件，这张照片是猫还是狗，这通电话是亲戚打来的，还是诈骗。这些事情你可能从没意识到它们属于“分类任务”，但它们的确一直在默默地发生。而我们这一整门课程，就是在教会计算机，也能做到类似的判断。在模块1中，我们认识到：虽然分类对人类来说轻而易举，但对计算机来说却困难重重。计算机缺乏背景知识、没有模糊推理能力，更无法像我们一样理解语境。于是，我们看到分类技术从早期的人工规则，到后来的统计建模、机器学习，再到如今的深度学习——它的发展轨迹本身，就是人工智能从“规则处理”走向“类人认知”的缩影。到了模块2，我们建立起了分类任务的基本结构框架。我们讲了三个关键词：样本、特征、标签。这三者构成了监督学习中最核心的数据结构。我们还学习了二分类、多分类、多标签分类这三种主要形式，并进一步理解了分类与聚类在学习机制上的根本区别。