神经网络能否代替决策树算法？

两者是不同的应用场景。传统的机器学习比如SVM和树算法，要求数据是结构化数据，比如离散或者连续的好几个特征，特征通常都是数值类型，并且具有一定统计意义。要求数据的量也很小，著名的IRIS数据集就150条数据，波士顿房价数据集就506条数据神经网络这样的算法现在构成越来越深的网络，要求数据是非结构化数据，比如图片、语音、文字，其中的统计意义隐藏的非常深。由于网络参数通常很多，Inception系列大

>>阅读原文<<