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机器学习流程

数据获取、特征工程（最重要）、建立模型、评估与应用

特征很重要，得适合模型。
深度学习解决人工问题。

特征工程的作用：

  1. 数据特征决定了模型的上限
  2. 预处理和特征提取是最核心的
  3. 算法与参数选择决定了如何逼近这个上限
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为什么学习深度学习

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深度学习应用

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深度学习最大的问题：在移动端支持不好，需要处理的数据太多了，参数太多了。----------->速度太慢了

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# cnn # 深度学习 # pytorch
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