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既然使用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)也可以解決分類(lèi)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(lèi)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。

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決策樹(shù)作用?

決策樹(shù)不僅是判斷其可行性的決策分析方法,而且是直觀運(yùn)用概率分析的圖解方法。

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