决策树算法的应用场景 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
如何在学java的同时学习人工智能（大一新生的困惑）？
作为一名计算机专业的教育家，让我来回答这个问题。
首先，对于大一新生来说，学习的重点是基础学科，尤其是数学相关课程，这对于计算机专业来说非常重要。
如果你在大一期间还有精力学习编程语言和人工智能知识，可以按照以下步骤学习：
第一：学习java基本语法。在学习人工智能技术之前，你需要有一定的编程基础，所以你首先要掌握java编程基础，然后学习人工智能相关知识。从学习人工智能技术的角度来看，学习java基本语法不需要学习web开发的内容，只需要关注java面向对象编程的内容。
第二：学习机器学习知识。对于初学者来说，学习人工智能技术可以从学习机器学习知识入手，机器学习是开启人工智能技术体系大门的关键。学习机器学习知识可以从学习基本的机器学习算法，如朴素贝叶斯算法、决策树算法开始，然后通过编程语言完成这些算法的实现和验证。
第三：学习人工智能平台的知识。随着目前各大科技公司都推出了自己的人工智能平台，因此我们可以通过这些人工智能平台学习相关知识，如自然语言处理平台和计算机视觉平台。
与Java语言相比，Python在人工智能领域的应用更加广泛。由于Python语法简单，库丰富，使用Python完成人工智能实验更为方便。
最后，目前人工智能领域的人才培养还是以研究生教育为主，所以如果你想在人工智能领域走得更远，建议读研究生教育。
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