归一问题用机器学习好还是深度学习
时间: 2024-04-05 07:18:13 浏览: 13
归一化问题可以使用机器学习或深度学习来解决,具体取决于数据集的大小和复杂性以及所需的精度。
机器学习通常适用于小型数据集和简单的归一化方法,如最小-最大归一化和z-score归一化。这些方法可以通过传统的机器学习算法(如线性回归和决策树)进行实现。
然而,对于大型和复杂的数据集,深度学习可能更加适合。深度学习算法可以自动学习归一化的特征,并且可以处理非线性变换,从而提高精度。例如,卷积神经网络(CNN)和循环神经网络(RNN)通常用于图像和语音数据的归一化。
因此,选择机器学习还是深度学习来解决归一问题,应该根据数据集的情况和所需的精度来确定。
相关问题
陆家嘴学堂邹博 python机器学习与深度学习课件
### 回答1:
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### 回答2:
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### 回答3:
陆家嘴学堂邹博编写的《python机器学习与深度学习课件》是一本基于Python编程语言的机器学习和深度学习教材。这本课件首先介绍了机器学习和深度学习的基本概念和原理,然后逐步介绍了Python在这两个领域的应用。
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机器学习和深度学习面试题
回答: 机器学习和深度学习面试题是关于机器学习和深度学习领域的问题,用于评估面试者对这些领域的理解和应用能力。这些问题涵盖了各种主题,包括算法、模型、优化器、激活函数、正则化方法等。其中一些问题包括:准确率、精确率、召回率和F1分数、激活函数的作用和种类、正向传播和反向传播、LSTM相比RNN的优势、词嵌入(word2vec)、优化器的选择、正负样本不平衡的解决办法、HMM、CRF、EM、GMM等的简要概述、神经网络为什么不用拟牛顿法而是用梯度下降、bagging和boosting、蒙特卡洛方法、强化学习介绍、归一化、推荐系统的排序方法等。\[1\]\[2\]\[3\]这些问题涵盖了机器学习和深度学习的核心概念和方法,面试者需要对这些问题有一定的了解和掌握。
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [深度学习、机器学习面试问题总结](https://blog.csdn.net/Anthony_hit/article/details/123987119)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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