研究推薦算法的目的及意義是什么？1. 從科學(xué)的角度來說，你想看到的就是你想看到的。生活，信息變得更容易。2. 從商業(yè)角度來說，它是讓你看到你可能消費(fèi)什么，什么會(huì)誘惑你消費(fèi)。tiktokwaiAI是目前

研究推薦算法的目的及意義是什么？

1. 從科學(xué)的角度來說，你想看到的就是你想看到的。生活，信息變得更容易。

2. 從商業(yè)角度來說，它是讓你看到你可能消費(fèi)什么，什么會(huì)誘惑你消費(fèi)。tiktokwai

AI是目前互聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用比較好的方向，所以需求比較大。推薦算法的地位還是很好的。推薦算法中有很多方向，如信息流推薦（今日頭條）、電子商務(wù)推薦（淘寶）、視頻推送（愛奇藝、抖動(dòng)、快手等）、廣告推薦（馮超）等，這些業(yè)務(wù)幾乎是每個(gè)公司的收入。最好的部分，所以備受關(guān)注，因此，推薦算法工程師的前景是好的。

算法工程師的發(fā)展前景如何？

這取決于數(shù)據(jù)量和樣本數(shù)。不同的樣本數(shù)和特征數(shù)據(jù)適合不同的算法。像神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)這樣的深度學(xué)習(xí)算法需要訓(xùn)練大量的數(shù)據(jù)集來建立更好的預(yù)測模型。許多大型互聯(lián)網(wǎng)公司更喜歡深度學(xué)習(xí)算法，因?yàn)樗麄儷@得的用戶數(shù)據(jù)是數(shù)以億計(jì)的海量數(shù)據(jù)，這更適合于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等深度學(xué)習(xí)算法。

如果樣本數(shù)量較少，則更適合使用SVM、決策樹和其他機(jī)器學(xué)習(xí)算法。如果你有一個(gè)大的數(shù)據(jù)集，你可以考慮使用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和其他深度學(xué)習(xí)算法。

以下是一個(gè)圖表，用于說明根據(jù)樣本數(shù)量和數(shù)據(jù)集大小選擇的任何機(jī)器學(xué)習(xí)算法。

如果你認(rèn)為它對(duì)你有幫助，你可以多表揚(yáng)，也可以關(guān)注它。謝謝您

既然使用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)也可以解決分類問題，那SVM、決策樹這些算法還有什么意義呢？

隨機(jī)林是一種集成分類器。分析了影響隨機(jī)林性能的參數(shù)。結(jié)果表明，隨機(jī)林中的樹數(shù)對(duì)隨機(jī)林的性能有重要影響。研究總結(jié)了林木株數(shù)的確定方法和隨機(jī)森林經(jīng)營指數(shù)的評(píng)價(jià)方法。

以分類精度為評(píng)價(jià)方法，利用UCI數(shù)據(jù)集分析了隨機(jī)森林中決策樹數(shù)目與數(shù)據(jù)集之間的關(guān)系。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，對(duì)于大多數(shù)數(shù)據(jù)集，當(dāng)樹數(shù)為100時(shí)，分類精度可以滿足要求。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，隨機(jī)森林的分類性能與支持向量機(jī)相當(dāng)。