随机森林为什么比决策树好 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？

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。

以下是一个图表，用于说明根据样本数量和数据集大小选择的任何机器学习算法。

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

请问大数据就业的方向都有什么呢？如何进行选择合适的机构呢？

它可以分为两种：第一种是编写一些Hadoop和spark应用程序；第二种是开发大数据处理系统本身。理论和实践的要求更加深刻，技术性更强。

学习大数据开发有一些困难。要开始使用零基，首先要学习java语言打基础，然后进入大数据技术学习系统，主要学习Hadoop、Spple、S暴等！可以分为两类：一是偏向于产品和操作，更注重业务，主要包括日常业务异常监测、客户及市场调研、参与产品开发、建立数据模型、提高运营效率等；另一方面更注重数据挖掘技术，门槛更高，需要扎实的算法能力和代码能力。同时，薪水也更好。

如果你想成为一名大数据分析师，数学和统计学的基础非常重要。数据分析通常有两种方法，一种是统计分析，另一种是机器学习。

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请各位机器学习大佬帮忙！请问有没有一种分类算法，可以根据特征值得重要性来进行训练数据？

在许多传统的机器学习实践中，除了算法选择和目标函数外，特征工程应该是训练模型中最需要人工干预的部分。我们可以粗略地理解特征工程，即人们为训练计划找到若干组特征（或合成若干基本特征生成更复杂的特征），并通过数据处理过程处理特征值以反馈给训练者。对于每个特征的权重和关系，训练方案在训练过程中不断优化，以逼近设定目标函数的最优解。如果训练过程成功完成，则最终确定每个特征的权重和关系，这些权重和关系构成训练模型中的各种参数。因此，如果所有特征（包括关系）的权重都是固定的，则根本不需要进行任何训练，这意味着您已经有了一个经过训练的模型。当然，如果只有一部分特征权值是固定的，或者只是初始化一个有利于训练收敛的权值，或者权值是固定的，则可以在训练中调整一些关系。那是另一回事。

事实上，特征的选择和特征的二次处理是一个非常繁重的过程，由于人为因素可能会干扰训练效果。这种干扰，有时会造成训练本身的大小偏差。所以，当模型愚蠢的时候，也许人类的干预会产生很多积极的效果。然而，随着模型变得越来越强大，之前引入的人为干预过程往往是模型偏颇、无法更完美演化的原因。因此，一些新的算法倾向于让机器做更多的事情，包括简化输入特征和处理原始特征，甚至避免人工干预训练过程。例如，以AI go为例。在阿尔法狗系列之前，很多围棋人工智能需要很多人工功能。这些人工特征肯定会让围棋人工智能更聪明，但同时，也会产生各种偏执。alpha dog系列将输入特性简化到了极致，只留下了最基本的go规则，不能删除。即使是为了避免人为偏差，即使是训练数据也不是根据每个人的棋局得分，而是完全通过机器的自我博弈来理解和学习围棋，最终“进化”成一个无敌的围棋神。

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