既然使用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)也可以解決分類問(wèn)題，那SVM、決策樹(shù)這些算法還有什么意義呢？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(lái)建立更好的預(yù)

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

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(lái)建立更好的預(yù)測(cè)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(shù)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(shuō)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?yè)P(yáng)，也可以關(guān)注它。謝謝您

大數(shù)據(jù)培訓(xùn)的內(nèi)容是什么，有哪些方式？

隨著近年來(lái)互聯(lián)網(wǎng)的快速發(fā)展，大數(shù)據(jù)頁(yè)面被越來(lái)越多的人所熟知，無(wú)論是行業(yè)內(nèi)還是行業(yè)外都加入了這個(gè)行業(yè)！于是，很多培訓(xùn)機(jī)構(gòu)也紛紛崛起，開(kāi)設(shè)相關(guān)培訓(xùn)課程！作為未來(lái)非常有前途的產(chǎn)業(yè)。成為一名大數(shù)據(jù)工程師，無(wú)疑是為了迎接一個(gè)充滿希望的職業(yè)。大數(shù)據(jù)工程師應(yīng)該學(xué)習(xí)什么。

其實(shí)，說(shuō)到大數(shù)據(jù)的主要學(xué)習(xí)技術(shù)，最直接的是從工作需求出發(fā)，但也會(huì)有弊端，即學(xué)習(xí)不會(huì)很全面。

看看各大招聘網(wǎng)站、bat等大工廠，不同的企業(yè)要求員工有不同的工作技能，通過(guò)本文我們做一個(gè)簡(jiǎn)單的分析和總結(jié)，可以供大家參考。

事實(shí)上，隨著社會(huì)的進(jìn)步和互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展，大數(shù)據(jù)培訓(xùn)的模式有很多種，一般分為視頻學(xué)習(xí)、在線直播學(xué)習(xí)、線下教學(xué)學(xué)習(xí)和雙重學(xué)習(xí)模式。你可以根據(jù)自己的情況選擇自己的大數(shù)據(jù)培訓(xùn)模式。