我一直在使用SVM来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)，到目前为止取得了令人满意的结果。但为了改善结果，我正在考虑使用深度学习来实现同样的效果。它能够改善结果吗？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，但希望快速实现(如果有道理的话)。
最佳答案
在机器学习应用中，很难说算法是否会改善结果，因为结果实际上取决于数据。没有最好的算法。您应该按照以下步骤操作:
- 分析您的数据
- 借助您的机器学习背景应用适当的算法
- 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。除了深度学习等抽象名称之外，实现可能还有特殊名称。因此，请研究您正在使用的库中寻找的实现。
关于machine-learning - 对一维标记数据使用深度学习是否合理？，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/27287900/