决策树实例 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。为了建立良好的预测模型，需要对神经网络进行深入的训练。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
决策树适合什么样的数据分类？
数据挖掘，也称为数据库中的知识发现，是一个能够智能地、自动地从海量数据中提取一些有用的、可信的、有效的、可理解的模式的过程。分类是数据挖掘的重要内容之一。目前，分类已广泛应用于医疗诊断、天气预报、信用确认、客户识别、欺诈筛选等领域，分类方法多种多样，其中决策树分类是海量数据环境中应用最为广泛的分类方法。原因如下：
1。决策树分类的直观表示方法更容易转化为标准的数据库查询
2。决策树分类和归纳的方法是有效的，特别适用于大数据集。在决策树分类的过程中，除了根据集合中包含的信息数进行分类外，不需要额外的信息。决策树分类模型精度高。本文首先研究了分类模型的评价方法。在此基础上，重点研究了决策树分类方法，并分析了决策树算法的可扩展性。最后，给出了一种基于oledb的决策树分类和预测应用开发方法。
人工智能主要有哪些课程？
人工智能的概念诞生于1956年的世界达特茅斯会议，但走出实验室进入公众视野却是近几年的事情。即使阿尔法狗打败了柯洁，它也只是一个单一领域的弱人工智能，离“西方世界”和“机甲”这样的强人工智能还有很长的路要走。在2019年《人工智能商业化报告》中，详细描述了人工智能的现阶段和未来发展趋势。如果你感兴趣，可以查看评论中的链接了解详情
人工智能是未来的一大趋势。高校开设的人工智能专业主干课程可参考各大高校的参考方案。
1. 东南大学（电子科学与技术专业第四学科排名被评为a）
2018年开始招收本科生，主要课程包括python、神经网络、数字图像处理、数字信号处理、数据挖掘、人机交互等。北京邮电大学电子科学与技术专业第四名学科排名是a-
3。天津大学（电子科学与技术专业第四名学科排名为B-）
本文列举了部分高校的课程安排，包括数据挖掘、数据结构、自然语言处理等可以专业化，也可以另辟蹊径。
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