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本文探讨如何使用深度学习作为特征提取器以增强传统机器学习模型，如随机森林和集成方法。深度学习模型在图像分类、自然语言处理等领域表现出色，能学习分层特征。通过提取这些特征，可以提升随机森林等模型的性能。文中提供了使用Keras和TensorFlow训练深度学习模型，然后与随机森林结合进行图像分类的实例。
一、简述
深度学习在许多不同领域实现最先进的性能，包括图像分类、自然语言处理和语音识别。这里主要探讨了如何使用深度学习来增强经典机器学习模型的有效性。
决策树、随机森林和线性回归只是多年来在商业中广泛使用的经典机器学习模型的几个例子。由于其简单性、清晰性和可解释性，它们很容易实现和部署。
深度学习模型已被证明可以在许多应用中实现尖端性能，使其成为许多机器学习问题的首选解决方案。
二、做为特征提取器
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