原文:什么样的数据集不适合用深度学习?

github博客传送门 csdn博客传送门 什么样的数据集不适合用深度学习 数据集太小,数据样本不足时,深度学习相对其它机器学习算法,没有明显优势。 数据集没有局部相关特性,目前深度学习表现比较好的领域主要是图像 语音 自然语言处理等领域,这些领域的一个共性是局部相关性。图像中像素组成物体,语音信号中音位组合成单词,文本数据中单词组合成句子,这些特征元素的组合一旦被打乱,表示的含义同时也被改变。对 ...

2018-12-26 19:23 0 611 推荐指数:

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Vue3 写业务逻辑不适合用TS(TypeScript)

TypeScript 最重要的就是装饰器 Vue3最重要更新就是Setup 装饰器就是为了打散功能点,Vue3的Setup功能也是打散功能点,那用Vue3上TS,感觉就是自己给自己多一层工作量。 我 ...

Thu Dec 17 23:36:00 CST 2020 0 2818
基于redis的分布式锁(不适合用于生产环境)

基于redis的分布式锁 1 介绍 这篇博文讲介绍如何一步步构建一个基于Redis的分布式锁。会从最原始的版本开始,然后根据问题进行调整,最后完成一个较为合理的分布式锁。 本篇文章会将 ...

Thu Nov 08 02:18:00 CST 2018 1 950
为什么Elasticsearch不适合数据存储?(转学习使用)

一、问题描述 公司想尝试使用Elasticsearch来存一部分数据,以此缓解数据增长带来的对数据库的压力。在研究了一段时间后,发现Elasticsearch不适合作为数据存储使用。 二、理由如下 1、mapping不可改,不能改index属性。Elasticsearch中以定 ...

Mon Apr 22 19:24:00 CST 2019 0 2845
谁说.NET不适合搞大数据,机器学习、人工智能

SciSharp Stack SciSharp STACK: https://scisharp.github.io/SciSharp/ 基于.NET的开源生态系统,用于数据科学、机器学习和AI。 SciSharp将所有主要的ML/AI框架从Python引入.NET. 特点 为.NET开发者 ...

Sat Apr 18 22:54:00 CST 2020 36 6073
Hadoop不适合处理实时数据的原因剖析

1.概述    Hadoop已被公认为大数据分析领域无可争辩的王者,它专注与批处理。这种模型对许多情形(比如:为网页建立索引)已经足够,但还存在其他一些使用模型,它们需要来自高度动态的来源的实时信息。为了解决这个问题,就得借助Twitter推出得Storm。Storm不处理静态数据,但它处理预计 ...

Fri Feb 13 23:47:00 CST 2015 0 5110
关于数据不适合docker的原因(摘抄)

  所有的服务都开始了容器化升级,在一切皆容器的主流思想下,无状态的服务采用容器化已经是大势所趋,常常困扰架构师的一个问题是,数据库是否需要容器化?   数据不适合容器化的七大原因   1. 数据不安全     即使你要把 Docker 数据放在主机来存储 ,它依然不能保证不丢数据 ...

Wed Dec 26 03:36:00 CST 2018 0 930
 
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