为什么要用神经网络？

为什么要用神经网络？

1. 对于同一个分类任务，我们可以用机器学习的算法来做，为什么要用神经网络呢？

一个分类任务，我们用机器学习算法来做时，需要把数据“喂”到算法里去训练，最后保存模型，再来预测分类的准确性。但是这就有个问题，即我们需要实现确定好特征，每一个特征即为一个维度，特征数目过少，我们可能无法精确的分类出来，即我们所说的欠拟合，如果特征数目过多，可能会导致我们在分类过程中过于注重某个特征导致分类错误，即过拟合。

 

这就会造成我们在特征工程上花费大量的时间和精力，才能使模型训练得到一个好的效果。然而神经网络不需要做大量的特征工程，比如提前设计好特征的内容或者说特征的数量等，我们可以直接把数据“喂”进去，让它自己训练，自我“修正”，即可得到一个较好的效果。

 

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