机器学习(Machine Learning)和深度学习(Deep Learning)是两种主要的人工智能领域,它们都致力于让计算机从数据中学习并做出预测或决策。本文将介绍机器学习和深度学习的区别、联系以及它们的方法、原理和应用范围。
###1.3 范围:
from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
from sklearn.metrics import accuracy_score
# 加载数据集
iris = load_iris()
X, y = iris.data, iris.target
# 划分训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)
# 训练模型
model = LogisticRegression()
model.fit(X_train, y_train)
# 预测并评估模型
y_pred = model.predict(X_test)
accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)
print("Accuracy:", accuracy)
import tensorflow as tf
from tensorflow.keras import layers, models
# 定义模型
model = models.Sequential([
layers.Dense(128, activation='relu', input_shape=(784,)),
layers.Dense(64, activation='relu'),
layers.Dense(10, activation='softmax')
])
# 编译模型
model.compile(optimizer='adam',
loss='sparse_categorical_crossentropy',
metrics=['accuracy'])
# 训练模型
model.fit(X_train, y_train, epochs=10, batch_size=128, validation_data=(X_test, y_test))
机器学习和深度学习都是利用数据进行学习和预测的方法,它们的核心思想是一致的,但方法和应用范围有所不同。机器学习更加灵活多样,适用于各种不同类型的问题;而深度学习则更加强调对大规模数据和复杂关系的建模和预测,在图像识别、语音识别等领域取得了巨大的成功。希望本文能够帮助读者更好地理解机器学习和深度学习的区别和联系,以及它们的方法、原理和应用范围。
原创声明:本文系作者授权腾讯云开发者社区发表,未经许可,不得转载。
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