对于某些文本处理项目,我们需要在支持向量机和快速人工神经网络之间做出决定.
它包括上下文拼写纠正,然后将文本标记为某些短语及其同义词.
哪种方法是正确的？或者两者都有替代......比FANN和SVM更合适吗？
我知道这是一个非常普遍的问题,没有关于我的实际项目的细节,但我的问题是:
我正在进行遥感图像分类.我使用的是面向对象的方法:首先我将图像分割到不同的区域,然后从颜色,形状和纹理等区域中提取特征.一个区域中所有要素的数量可能是30个,通常总共有2000个区域,我将选择5个类别,每个类别有15个样本.
综上所述:
如何选择合适的分类器？如果有3个分类器(ANN,SVM和KNN),我应该选择哪个更好的分类？
我已经练习了一些机器学习方面,并开发了一些小项目.如今一些嘈杂的博客,文章,公开帖子谈论深度学习.我很想知道机器学习和深度学习之间的区别,也许是学习一种称为深度学习的新方法/技术.我读过很少的博客,但从概念上讲,深度学习是机器学习的一个子集,它只不过是具有多层次的神经网络!然而,我感到惊讶和困惑,以确认它是机器学习和深度学习之间的唯一区别!如果我们只想谈论神经网络,那么考虑深度学习而不是机器学习的优点是什么？所以,如果是,为什么不称它为神经网络,或深度神经网络来区分某些分类？真的不同于我提到的吗？是否有任何实际例子显示出让我们做出这些不同观念的重大差异？