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(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。為了建立良好的預測模型，需要對神經網絡進行深入的訓練。許多大型

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(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。為了建立良好的預測模型，需要對神經網絡進行深入的訓練。許多大型互聯(lián)網公司更喜歡深度學習算法，因為他們獲得的用戶數(shù)據(jù)是數(shù)以億計的海量數(shù)據(jù)，這更適合于卷積神經網絡等深度學習算法。

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

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

決策樹適合什么樣的數(shù)據(jù)分類？

數(shù)據(jù)挖掘，也稱為數(shù)據(jù)庫中的知識發(fā)現(xiàn)，是一個能夠智能地、自動地從海量數(shù)據(jù)中提取一些有用的、可信的、有效的、可理解的模式的過程。分類是數(shù)據(jù)挖掘的重要內容之一。目前，分類已廣泛應用于醫(yī)療診斷、天氣預報、信用確認、客戶識別、欺詐篩選等領域，分類方法多種多樣，其中決策樹分類是海量數(shù)據(jù)環(huán)境中應用最為廣泛的分類方法。原因如下：

1。決策樹分類的直觀表示方法更容易轉化為標準的數(shù)據(jù)庫查詢

2。決策樹分類和歸納的方法是有效的，特別適用于大數(shù)據(jù)集。在決策樹分類的過程中，除了根據(jù)集合中包含的信息數(shù)進行分類外，不需要額外的信息。決策樹分類模型精度高。本文首先研究了分類模型的評價方法。在此基礎上，重點研究了決策樹分類方法，并分析了決策樹算法的可擴展性。最后，給出了一種基于oledb的決策樹分類和預測應用開發(fā)方法。

人工智能主要有哪些課程？

人工智能的概念誕生于1956年的世界達特茅斯會議，但走出實驗室進入公眾視野卻是近幾年的事情。即使阿爾法狗打敗了柯潔，它也只是一個單一領域的弱人工智能，離“西方世界”和“機甲”這樣的強人工智能還有很長的路要走。在2019年《人工智能商業(yè)化報告》中，詳細描述了人工智能的現(xiàn)階段和未來發(fā)展趨勢。如果你感興趣，可以查看評論中的鏈接了解詳情

人工智能是未來的一大趨勢。高校開設的人工智能專業(yè)主干課程可參考各大高校的參考方案。

1. 東南大學（電子科學與技術專業(yè)第四學科排名被評為a）

2018年開始招收本科生，主要課程包括python、神經網絡、數(shù)字圖像處理、數(shù)字信號處理、數(shù)據(jù)挖掘、人機交互等。北京郵電大學電子科學與技術專業(yè)第四名學科排名是a-

3。天津大學（電子科學與技術專業(yè)第四名學科排名為B-）

本文列舉了部分高校的課程安排，包括數(shù)據(jù)挖掘、數(shù)據(jù)結構、自然語言處理等可以專業(yè)化，也可以另辟蹊徑。

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