决策树算法原理 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？

这取决于样本数和数据样本数。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！tiktokwai

AI是目前互联网应用比较好的方向，所以需求比较大。推荐算法的地位还是很好的。推荐算法中有很多方向，如信息流推荐（今日头条）、电子商务推荐（淘宝）、视频推送（爱奇艺、抖动、快手等）、广告推荐（冯超）等，这些业务几乎是每个公司的收入。最好的部分，所以备受关注，因此，推荐算法工程师的前景是好的。

算法工程师的发展前景如何？

决策树方法的意义：它是一种解决分类问题的算法。决策树算法采用树形结构，采用逐层推理实现最终分类。

决策树方法的工作步骤是：①特征选择；②决策树生成；③决策树剪枝。

决策树算法原理 java冒泡排序经典代码 决策树算法流程

版权声明：本文内容由互联网用户自发贡献，本站不承担相关法律责任.如有侵权/违法内容,本站将立刻删除。