5、机器学习与深度学习：对比分析与实践操作

机器学习与深度学习：对比分析与实践操作

1. 引言

在机器学习领域，我们之前探讨过一些应用，并使用 scikit - learn Python 包构建了模型。现在，我们将继续学习构建机器学习模型，并借助 Keras 包构建人工神经网络（ANN）。Keras 是专门为构建神经网络设计的机器学习库，而 scikit - learn 虽然涵盖更广泛的机器学习算法功能，但在神经网络方面的功能有限。

ANN 可用于解决与其他算法相同的机器学习任务，如分类任务中的逻辑回归、回归问题中的线性回归以及聚类中的 k - 均值算法。在开始任何机器学习问题时，我们需要通过以下问题来确定任务类型：
- 对我或我的业务而言，最重要的结果是什么？例如，在预测股票市场指数价值时，预测价格相对于上一个时间点是高还是低属于分类任务；而预测价格本身则是回归问题。不同的任务可能会导致不同的后续行动或交易策略。
- 我是否有合适的标记数据来训练模型？对于监督学习任务，我们至少需要一些标记数据来训练模型。ANN 通常需要大量数据来开发准确的模型，这是选择合适算法时需要考虑的因素。

ANN 是一种机器学习算法，有其优势和劣势，在选择此类算法之前应权衡这些优缺点。深度学习网络与单层 ANN 的区别在于其深度，即网络中隐藏层的总数。深度学习实际上是机器学习的一个特定子组，依赖于具有多层的 ANN。

2. ANN 与传统机器学习算法的比较

2.1 ANN 相对于传统机器学习算法的优势

优势	描述