knn是聚類算法嗎 深度學(xué)習(xí)和普通的機(jī)器學(xué)習(xí)有什么區(qū)別?
深度學(xué)習(xí)和普通的機(jī)器學(xué)習(xí)有什么區(qū)別?一張圖片顯示了這種關(guān)系。機(jī)器學(xué)習(xí)是人工智能的重要領(lǐng)域之一,而深度學(xué)習(xí)是機(jī)器學(xué)習(xí)的一個(gè)分支。深度學(xué)習(xí)之所以近年來流行起來,是因?yàn)樗黄屏藗鹘y(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)無法解決的一些問題
深度學(xué)習(xí)和普通的機(jī)器學(xué)習(xí)有什么區(qū)別?
一張圖片顯示了這種關(guān)系。機(jī)器學(xué)習(xí)是人工智能的重要領(lǐng)域之一,而深度學(xué)習(xí)是機(jī)器學(xué)習(xí)的一個(gè)分支。深度學(xué)習(xí)之所以近年來流行起來,是因?yàn)樗黄屏藗鹘y(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)無法解決的一些問題。
機(jī)器學(xué)習(xí)的意義在于代替人工完成重復(fù)性工作,識(shí)別出統(tǒng)一的規(guī)則(模式)。但是對(duì)于傳統(tǒng)的機(jī)器學(xué)習(xí)來說,特征提取的難度不?。ㄌ卣骺梢允窍袼?、位置、方向等)。特征的準(zhǔn)確性將在很大程度上決定大多數(shù)機(jī)器學(xué)習(xí)算法的性能。為了使特征準(zhǔn)確,在特征工程部分需要大量的人力來調(diào)整和改進(jìn)特征。完成這一系列工作的前提是,數(shù)據(jù)集中所包含的信息量是充分的,并且易于識(shí)別。如果不滿足這一前提,傳統(tǒng)的機(jī)器學(xué)習(xí)算法將在信息的雜亂中失去其性能。深度學(xué)習(xí)的應(yīng)用正是基于這個(gè)問題。它的深層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)使它能夠在雜波中學(xué)習(xí),自動(dòng)發(fā)現(xiàn)與任務(wù)相關(guān)的特征(可以看作是自發(fā)學(xué)習(xí)的特征工程),并提取高級(jí)特征,從而大大減少了特征工程部分任務(wù)所花費(fèi)的時(shí)間。
另一個(gè)明顯的區(qū)別是他們對(duì)數(shù)據(jù)集大小的偏好。傳統(tǒng)的機(jī)器學(xué)習(xí)在處理規(guī)則完備的小規(guī)模數(shù)據(jù)時(shí)表現(xiàn)出良好的性能,而深度學(xué)習(xí)則表現(xiàn)不好。隨著數(shù)據(jù)集規(guī)模的不斷擴(kuò)大,深度學(xué)習(xí)的效果會(huì)逐漸顯現(xiàn)出來,并變得越來越好。對(duì)比如下圖所示。
股票的基本概念?
股票是資本市場(chǎng)的投資形式,對(duì)成熟的資本市場(chǎng)具有巨大的投資價(jià)值!但對(duì)于不成熟不完善的市場(chǎng)來說,只有本金的損失!真正的經(jīng)濟(jì)市場(chǎng)是為了保護(hù)投資者,保證投資者的回報(bào),而不是制造股災(zāi)和股市錢!。保護(hù)資本市場(chǎng)就是保護(hù)經(jīng)濟(jì)和社會(huì),而股票市場(chǎng)是經(jīng)濟(jì)和社會(huì)的晴雨表。只有妥善管理和保護(hù)市場(chǎng)經(jīng)濟(jì)和資本市場(chǎng),經(jīng)濟(jì)社會(huì)才能穩(wěn)定健康發(fā)展。否則,它只能是動(dòng)蕩和不穩(wěn)定的。不管是黑天鵝還是灰犀牛,它們隨時(shí)都會(huì)出現(xiàn)在你面前?!爸x謝你的邀請(qǐng),”泉開玩笑地說。