1、深度学习基础入门指南

深度学习基础入门指南

1. 深度学习定义

深度学习是从机器学习扩展而来的一个领域，其特点在于利用多层神经网络来处理复杂的非线性问题。深度学习不仅能够处理大量的数据，还能自动提取数据中的特征，从而在图像识别、自然语言处理等领域取得了显著的成功。

深度学习的核心在于其多层结构，每一层都能从输入数据中提取出更高层次的抽象特征。例如，在图像处理中，早期层可能检测边缘和纹理，而后期层则可以识别物体的形状和类别。

2. 浅层学习

浅层学习是指那些没有或只有较少层数的机器学习模型。这类模型通常只能捕捉到数据中的简单模式，难以处理复杂的数据结构。以下是几种常见的浅层学习方法：

2.1 监督学习

监督学习是一种通过标记数据来训练模型的方法。其目标是通过优化参数来最小化期望输出和实际输出之间的误差。常见的监督学习算法包括：

• 线性回归 ：用于预测连续值输出。
• 逻辑回归 ：用于分类任务。
• 支持向量机（SVM） ：用于分类和回归任务。
• 决策树 ：用于分类和回归任务，能够生成易于解释的规则。

算法名称	适用场景	主要优点
线性回归	连续值