machine-learning - 将深度学习用于一维标记数据是否合理？

Question

我一直在使用 SVM 训练和测试一维数据（15000 个样本点用于训练，7500 个样本点用于测试），到目前为止它已经带来了令人满意的结果。但是为了改善结果，我正在考虑使用深度学习来做同样的事情。它能改善结果吗？为了快速实现深度学习算法，我应该学习什么？我是 DL 领域的新手，但想要快速实施，如果有理由的话。

Answer 1

在机器学习应用程序中，很难说算法是否会改善结果，因为结果确实取决于数据。没有最好的算法。您应该按照以下步骤操作：

• 分析您的数据
• 在您的机器学习背景的帮助下应用适当的算法
• 评估结果

有许多针对不同编程语言的机器学习库，例如用于 Java 的 Weka 和用于 Python 的 scikit-learn。除了抽象名称（如深度学习）之外，实现可能具有特殊名称。因此，研究您正在使用的库中寻找的实现。