tensorflow图片识别实例 机器学习与深度学习有什么异同？
机器学习与深度学习有什么异同？
深度学习和一般机器学习的区别是什么
1:一般机器学习一般指决策树、逻辑回归、支持向量机、xgboost等，深度学习的主要特点是使用深度神经网络：深度卷积网络、深度循环网络，递归网络等。算法在层次上没有相似性。很难说相似性可能是每个人的函数都要拟合的高维函数。 ] ]2:一般机器学习在分析低维和可解释的任务时表现更好。例如，数据挖掘和推荐算法。它们的特点是，总体而言，所收集的数据维数不高。以广告推送任务为例，一般分析的数据维度仅包括性别、年龄、学历、职业等，参数调整方向明确。
3：深度学习算法擅长分析高维数据。例如，图像、声音等。例如，图像可以具有千万像素，相当于千万特征向量维，并且像素之间的关系不是特别明显。在这种情况下，卷积神经网络能够有效地处理这一问题，基本上能够非常准确地掌握图像的特征。但各维度的解释力很弱，参数调整的方向也不明确（神经元个数、隐层个数等）。综上所述，两者其实有很大的不同。近年来，深度学习得到了发展。传统的机器学习算法大多来源于概率论和信息学。在编程方面，传统的机器学习模型基本上集成到sklearn包中。对于深度学习，可以使用tensorflow作为框架。对于传统机器学习的详细理解，可以从李航的统计原理或周志华的机器学习（又称西瓜书）中看到。由于近两年关于深度学习的书籍很少，我们可以参考近两年关于深度学习的论文。当然，它们都需要一个坚实的数学基础，主要是因为这三本书：线性代数或高等代数，高等数学或数学分析，概率论或随机过程
自己的另一半，是想找一个和自己相似的人，还是找一位差异互补性强的人呢？为什么？
悲观，负能量的人在一起，很麻烦！
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