深度學(xué)習(xí)和普通的機(jī)器學(xué)習(xí)有什么區(qū)別？一張圖片顯示了這種關(guān)系。機(jī)器學(xué)習(xí)是人工智能的重要領(lǐng)域之一，而深度學(xué)習(xí)是機(jī)器學(xué)習(xí)的一個(gè)分支。深度學(xué)習(xí)之所以近年來流行起來，是因?yàn)樗黄屏藗鹘y(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)無法解決的一些問題

深度學(xué)習(xí)和普通的機(jī)器學(xué)習(xí)有什么區(qū)別？

一張圖片顯示了這種關(guān)系。機(jī)器學(xué)習(xí)是人工智能的重要領(lǐng)域之一，而深度學(xué)習(xí)是機(jī)器學(xué)習(xí)的一個(gè)分支。深度學(xué)習(xí)之所以近年來流行起來，是因?yàn)樗黄屏藗鹘y(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)無法解決的一些問題。

機(jī)器學(xué)習(xí)的意義在于代替人工完成重復(fù)性工作，識(shí)別出統(tǒng)一的規(guī)則（模式）。但是對于傳統(tǒng)的機(jī)器學(xué)習(xí)來說，特征提取的難度不?。ㄌ卣骺梢允窍袼?、位置、方向等）。特征的準(zhǔn)確性將在很大程度上決定大多數(shù)機(jī)器學(xué)習(xí)算法的性能。為了使特征準(zhǔn)確，在特征工程部分需要大量的人力來調(diào)整和改進(jìn)特征。完成這一系列工作的前提是，數(shù)據(jù)集中所包含的信息量是充分的，并且易于識(shí)別。如果不滿足這一前提，傳統(tǒng)的機(jī)器學(xué)習(xí)算法將在信息的雜亂中失去其性能。深度學(xué)習(xí)的應(yīng)用正是基于這個(gè)問題。它的深層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)使它能夠在雜波中學(xué)習(xí)，自動(dòng)發(fā)現(xiàn)與任務(wù)相關(guān)的特征（可以看作是自發(fā)學(xué)習(xí)的特征工程），并提取高級特征，從而大大減少了特征工程部分任務(wù)所花費(fèi)的時(shí)間。

另一個(gè)明顯的區(qū)別是他們對數(shù)據(jù)集大小的偏好。傳統(tǒng)的機(jī)器學(xué)習(xí)在處理規(guī)則完備的小規(guī)模數(shù)據(jù)時(shí)表現(xiàn)出良好的性能，而深度學(xué)習(xí)則表現(xiàn)不好。隨著數(shù)據(jù)集規(guī)模的不斷擴(kuò)大，深度學(xué)習(xí)的效果會(huì)逐漸顯現(xiàn)出來，并變得越來越好。對比如下圖所示。

學(xué)python最重要的是什么？

最重要的是方向。掌握了python的基本語法之后，您需要深入了解python可以做什么，以及行業(yè)領(lǐng)導(dǎo)者用python做了什么。只有這樣，你才能獲得你所說的深刻而廣泛的編程知識(shí)。python有幾個(gè)主要的發(fā)展方向，一個(gè)是爬蟲，一個(gè)是web，一個(gè)是機(jī)器學(xué)習(xí)，一個(gè)是數(shù)據(jù)分析。

找到你喜歡的方向，堅(jiān)持并回到主題。最好說學(xué)習(xí)Python最重要的是興趣

為什么那么多人學(xué)python？

謝謝

！因?yàn)镻ython具有強(qiáng)大的數(shù)據(jù)爬網(wǎng)分析能力。

例如，使用C語言爬網(wǎng)數(shù)據(jù)和分析相關(guān)算法需要一個(gè)月的時(shí)間。奇跡來了！用Python只需要半天或幾個(gè)小時(shí)就可以解決。

這并不夸張，因?yàn)镻ython有很多封裝庫、現(xiàn)成的算法包和爬蟲工具。

一個(gè)成功的人必須是在巨人的肩膀上工作的人。例如，有人以前使用過算法。在水平項(xiàng)目中，我們不需要實(shí)現(xiàn)算法，只需直接調(diào)用它。Python的最大優(yōu)點(diǎn)是我們可以更好、更完美地站在巨人的肩膀上。

如果您有任何問題，請留言。更有趣的內(nèi)容可以關(guān)注我的微信公眾號：視覺學(xué)習(xí)算法。關(guān)注后回復(fù)【學(xué)習(xí)】，獲取1000g程序員的全棧信息。

學(xué)Python一定要會(huì)算法嗎？

開始時(shí)，您不必很好地學(xué)習(xí)算法。但是隨著技術(shù)的發(fā)展，仍然需要算法，否則只能做一些工作。

1. 學(xué)好軟件開發(fā)離不開計(jì)算機(jī)理論基礎(chǔ)，比如數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)、操作系統(tǒng)、網(wǎng)絡(luò)技術(shù)、算法研究等，如果你喜歡這項(xiàng)技術(shù)，那就不是問題。先開始，你可以彌補(bǔ)。

2. 算法是軟件開發(fā)的靈魂。好的算法寫不出好的程序。

3. 如何學(xué)習(xí)算法，首先選擇經(jīng)典算法教材?；镜目梢詮臄?shù)據(jù)結(jié)構(gòu)中學(xué)習(xí)，其中包含一些基本的算法，然后再學(xué)習(xí)特殊的算法（實(shí)際上，在數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)領(lǐng)域?qū)W習(xí)算法一般就足夠了）。網(wǎng)上還有很多論壇、算法網(wǎng)站，為了吸引眼球，它們一般都很通俗易懂。大多數(shù)算法都是C語言，但是語言在算法層次上是相互聯(lián)系的，因此理解算法模型是最重要的。

4. 只要我們從技術(shù)開始，一切都是困難的。該算法在實(shí)際應(yīng)用中是最快、最強(qiáng)的。

我希望我能幫助你