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一个例子说明机器学习和深度学习的关系

       深度学习正变得越来越流行，很多人都会问：“那么它与机器学习有什么关系？”网上有很多比较它们的源码文章，但对于那些没有机器学习背景的货源人来说，这些文章可能过于理论。网站本文将使用传统机器学习和深度学习两种不同的绿植绿植方法来解决同一个问题，以便说明它们之间的源码unlzma源码联系。

       首先需要明确的货源是，机器学习包含深度学习，网站后者是绿植绿植前者的一个分支。机器学习中有很多不同的源码算法，如线性回归、货源逻辑回归、网站SVM、绿植绿植决策树、源码神经网络等。货源由于使用神经网络算法的机器学习比较特殊，所以单独命名这类机器学习为“深度学习”。java找项目源码因此，比较两者联系更准确的表述应该是：传统机器学习和深度学习的关系。在处理监督学习问题时，机器学习无论采用什么算法，解决问题的方式都是一致的：即找出X->Y的映射关系。

       以下以一个二分类的任务为例，分别使用基于神经网络的深度学习和基于逻辑回归算法的传统机器学习两种方式解决，让我们看看它们在解决问题上的株洲网站建设源码区别和联系。这个例子没有源代码，我们用来说明问题。

       我们需要训练一个模型来判断给定是否属于绿植风景照，这是一个二分类问题，绿植风景照属于第一类，其他属于第二类。输入一张，模型输出类型。伍德 指标源码现在我们分别用深度学习和传统机器学习的方法尝试去解决该问题。对于分类而言，不管是用深度学习还是传统机器学习，都是需要先得到每张的特征表示（特征向量）。

       深度学习：使用神经网络提取高维特征，然后再使用卷积层提取低维特征。在神经网络末尾，我们再加一个MLP全连接网络作为特征分类器。代码源码获取软件这种全自动、无需人工干预的工作方式我们称之为“端到端”的方式。

       传统机器学习：需要人工确定使用哪种特征，以及提取该特征的方法。然后使用得到的特征去训练机器学习模型去做分类。相比深度学习而言，传统机器学习可以总结为“半自动”模式。

       总结：深度学习采用“端到端”的全自动模式，中间无需人为干预，能够自动从原有数据中提取到有利于解决问题的特征，该部分原理相对来讲“可解释性弱”。而对于传统机器学习来讲，一个很重要的工作就是特征工程，我们必须人工筛选什么特征有利于问题的解决，这部分原理相对来讲“可解释性更强”。

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