既然使用神經網絡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？這取決于數據量和樣本數。不同的樣本數和特征數據適合不同的算法。像神經網絡這樣的深度學習算法需要訓練大量的數據集來建立更好的預

既然使用神經網絡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？

這取決于數據量和樣本數。不同的樣本數和特征數據適合不同的算法。像神經網絡這樣的深度學習算法需要訓練大量的數據集來建立更好的預測模型。許多大型互聯網公司更喜歡深度學習算法，因為他們獲得的用戶數據是數以億計的海量數據，這更適合于卷積神經網絡等深度學習算法。

如果樣本數量較少，則更適合使用SVM、決策樹和其他機器學習算法。如果你有一個大的數據集，你可以考慮使用卷積神經網絡和其他深度學習算法。

以下是一個圖表，用于說明根據樣本數量和數據集大小選擇的任何機器學習算法。

如果你認為它對你有幫助，你可以多表揚，也可以關注它。謝謝您

深度學習和普通的機器學習有什么區(qū)別？

一張圖片顯示了這種關系。機器學習是人工智能的重要領域之一，而深度學習是機器學習的一個分支。深度學習之所以近年來流行起來，是因為它突破了傳統(tǒng)機器學習無法解決的一些問題。

機器學習的意義在于代替人工完成重復性工作，識別出統(tǒng)一的規(guī)則（模式）。但是對于傳統(tǒng)的機器學習來說，特征提取的難度不小（特征可以是像素、位置、方向等）。特征的準確性將在很大程度上決定大多數機器學習算法的性能。為了使特征準確，在特征工程部分需要大量的人力來調整和改進特征。完成這一系列工作的前提是，數據集中所包含的信息量是充分的，并且易于識別。如果不滿足這一前提，傳統(tǒng)的機器學習算法將在信息的雜亂中失去其性能。深度學習的應用正是基于這個問題。它的深層神經網絡使它能夠在雜波中學習，自動發(fā)現與任務相關的特征（可以看作是自發(fā)學習的特征工程），并提取高級特征，從而大大減少了特征工程部分任務所花費的時間。

另一個明顯的區(qū)別是他們對數據集大小的偏好。傳統(tǒng)的機器學習在處理規(guī)則完備的小規(guī)模數據時表現出良好的性能，而深度學習則表現不好。隨著數據集規(guī)模的不斷擴大，深度學習的效果會逐漸顯現出來，并變得越來越好。對比如下圖所示。