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本文目录一览：
- 1、关于机器学习应用不得不思考哪些问题?
- 2、谷歌和百度的算法究竟有什么不同
- 3、HITS、TrustRunk、PageRunk、HillTop算法啥意思?对SEO有什么指导意义...
- 4、哪些算法通常用于解决深度学习问题
关于机器学习应用不得不思考哪些问题?
1、如果我的数据越多，我的模型就越能够考虑到越多的情况，由此对于新情况的预测效果可能就越好。这是机器学习界“数据为王”思想的一个体现。一般来说(不是绝对)，数据越多，最后机器学习生成的模型预测的效果越好。
2、首先，定义问题至关重要。切勿急于求成，选择所谓的“银弹”技术。一个好的问题比解决方案更重要。当客户被机器学习的魔力吸引时，别忘了清晰地展示训练和测试误差，让他们理解你的方法并非万能，而是针对问题量身定制的。
3、另一种类别是采用了“一应俱全” 的方法，通常作为专业的设计工具来使用，这一类工具提供大量的初级功能，并引起用户极高的学习兴趣，但通常在使用方式上与用户的思维方式不一致。
谷歌和百度的算法究竟有什么不同
就是不同，所有搜索引擎的算法(只要它有)都不一样，而且互相保密，他们绝不会公开自己的算法。Google对待自己的算法就像可口可乐对待自己的配方一样。
谷歌： 支持全球多种语言，因此其搜索算法更加多样化，涵盖了全球不同语言和文化的搜索需求。搜索算法：百度： 百度的搜索算法相对更为封闭，其具体工作机制相对保密。
谷歌和百度对于外链的评判标准其实很不同，对于谷歌而言，外链更像是外部推荐，不仅仅局限于那个写在a标签里面可以直接点击的链接，来自social端的推荐因素也能够影响排名。
从页面收录的时间来看，谷歌绝对是比百度快很多，而且通常只要在外围放置少量的外链入口谷歌就能顺着链接爬到你的网站并且建立索引，而百度则不同，对于新站不会立刻收录，甚至相当长的时间都不收录。
HITS、TrustRunk、PageRunk、HillTop算法啥意思?对SEO有什么指导意义...
用来检测垃圾网站，并且于2006年申请专利。TrustRank算法发明人还发表了一份专门的PDF文件，说明TrustRank算法的应用。
哪些算法通常用于解决深度学习问题
1、深度学习算法主要有以下几种：回归算法。回归算法是试图采用对误差的衡量来探索变量之间的关系的一类算法，是统计机器学习的利器。基于实例的算法。
2、深度学习常见的3种算法有：卷积神经网络、循环神经网络、生成对抗网络。卷积神经网络(ConvolutionalNeuralNetworks，CNN)是一类包含卷积计算且具有深度结构的前馈神经网络(FeedforwardNeuralNetworks)，是深度学习的代表算法之一。
3、深度学习算法以下三种：回归算法。回归算法是试图采用对误差的衡量来探索变量之间的关系的一类算法，是统计机器学习的利器。基于实例的算法。深度学习具体都会学神经网络、BP反向传播算法、TensorFlow深度学习工具等。
4、深度学习常见的3种算法有：卷积神经网络、循环神经网络、生成对抗网络。
5、涉及到的算法有很多，比如反向传播算法、前向传播、卷积算法、矩阵远点的算法、梯度优化的算法、评估算法等等。单纯用算法来描述过于笼统，一般都是直接用对应的数学原理和公式去描述神经网络的编写过程的。
6、在深度学习中，计算机模型学习直接从图像、文本或声音中执行分类任务。深度学习模式可以达到新的精确度，有时甚至超过人类的表现。大多数深度学习方法使用神经网络的架构，这也是深度学习模型通常被称为深度神经网络的原因。
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