线性回归原理简述 算法的核心是什么，数学就是算法吗？

算法的核心是什么，数学就是算法吗？

我认为这种理解并不全面。首先，算法的核心是如何利用抽象的数学模型来解决这个实际问题，而实现的手段是通过代码编程，所以算法的核心是数学，基本上是精确的。但是说数学是一种算法是一个大问题。数学涉及面很广。它是一个自洽系统。随着人类认识水平的提高，数学也在不断发展，许多新的数学工具被开发出来帮助我们解决实际问题。

因此，如果数学是它背后的真理理论，那么算法就是用部分真理来帮助我们解决一些具体问题。这是我的理解。

既然使用神经网络也可以解决分类问题，那SVM、决策树这些算法还有什么意义呢？

这取决于数据量和样本数。不同的样本数和特征数据适合不同的算法。像神经网络这样的深度学习算法需要训练大量的数据集来建立更好的预测模型。许多大型互联网公司更喜欢深度学习算法，因为他们获得的用户数据是数以亿计的海量数据，这更适合于卷积神经网络等深度学习算法。

如果样本数量较少，则更适合使用SVM、决策树和其他机器学习算法。如果你有一个大的数据集，你可以考虑使用卷积神经网络和其他深度学习算法。

这是一个机器学习算法，可选择任意数量的样本和图形大小。

如果你认为它对你有帮助，你可以多表扬，也可以关注它。谢谢您！

线性回归原理简述 线性回归算法应用场景 线性回归的应用举例

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