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？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)

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？

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)為它對你有幫助，你可以多表揚(yáng)，也可以關(guān)注它。謝謝您

初中文化可以學(xué)Python編程嗎，我想通過這個渠道進(jìn)入人工智能這個大行業(yè)？

沒關(guān)系，但你必須比別人更努力

1。Python是目前所有開發(fā)語言中比較好的入門語言。Python是一種動態(tài)語言，類似于腳本語言。開始很容易

2。初學(xué)者可以先看看Python基礎(chǔ)教程的書，看一些介紹性的視頻

3。學(xué)習(xí)應(yīng)該有目標(biāo)，一周一個目標(biāo)，一個月一個目標(biāo)，按照循序漸進(jìn)的順序，估計(jì)學(xué)習(xí)Python語法只需要一個月。你應(yīng)該自己動手，把書上的代碼敲到一邊。在了解了基本語法之后，可以看看簡單而優(yōu)秀的開源代碼，flash，web2py等，并經(jīng)常看看Python官方文檔

5。嘗試做一些小項(xiàng)目，處理文件數(shù)據(jù)，讀寫數(shù)據(jù)庫，編寫一個簡單的爬蟲程序，邊走邊學(xué)。你可以在半年內(nèi)編寫一個簡單的Python程序。如果你想得到提升，你需要做一個更大的項(xiàng)目，找一份與python相關(guān)的工作，邊工作邊學(xué)習(xí)