机器学习的学习先后顺序
待补充
什么是传统机器学习、深度学习、神经网络
待补充
传统的机器学习与深度学习区别于场景
参考：https://cloud.baidu.com/article/2865348
在过去的几十年里，机器学习已经取得了长足的进步，从传统的统计学方法到现在的深度学习，其应用范围越来越广泛。然而，随着技术的不断进步，我们也需要思考一些问题：传统机器学习和深度学习各自的特点是什么？它们在实际应用中的优缺点是什么？未来机器学习的趋势又将如何？本文将就这些问题进行探讨。
- 一、传统机器学习和深度学习的特点
传统机器学习基于统计学方法，通过训练数据来学习模型。它的优点在于简单、易于理解和实现，适用于小数据集和特征工程。然而，传统机器学习的缺点也很明显：对特征工程的高度依赖、过拟合问题、泛化能力较弱等。而深度学习则通过构建多层次的神经网络来自动提取特征，具有更强的表示能力和泛化能力。它能够处理大规模数据集，并且对特征工程的需求较低。但是，深度学习模型的训练需要大量的计算资源和时间，且模型的可解释性较差。 - 二、实际应用中的优缺点
在实际应用中，传统机器学习和深度学习各有其适用场景。对于一些简单的问题，如分类、回归等，传统机器学习模型可能已经足够。然而，对于一些复杂的问题，如图像识别、语音识别等，深度学习则表现出了强大的优势。深度学习的缺点在于其对计算资源和数据量的需求较大，且容易过拟合。因此，在选择使用传统机器学习还是深度学习时，需要根据具体问题来考虑。