对一维标记的数据使用深度学习是否有道理？

Question

我一直使用支持向量机进行一维数据的训练和测试(15000个样本点用于训练，7500个样本点用于测试)，到目前为止已经取得了令人满意的结果。但为了提高成绩，我也在考虑使用深度学习。它能提高效果吗？为了快速实现深度学习算法，我应该学习什么？我是DL领域的新手，但是我想要一个快速的实现，如果这是合理的话。

Answer 1

在机器学习应用中，很难判断算法是否会改善结果，因为结果确实取决于数据。没有最好的算法。您应该遵循以下步骤：

• 分析你的数据
• 借助机器学习背景，应用适当的算法。
• 评价结果

对于不同的编程语言，有许多机器学习库，例如用于Java的Weka和面向Python的scikit--学习。实现可能有特殊的名称，而不是抽象的名称，如深度学习。因此，研究您正在使用的库中所寻找的实现。