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#每天一个知识点# 深度学习和机器学习，深度学习具备更深层次的神经网络，网络更为复杂，网络层数更多。
#每天一个知识点# 机器学习可以先进行数据收集，数据处理，数据处理，以及相关统计检验，再使用机器学习对数据进行预测。
#每天一个知识点# 卷积神经网络不仅可以应用在图像识别领域，还可以用来对数据进行批量预测，定义好滑动窗口，可以通过卷积神经网路进行预测新的窗口数据。
#每天一个知识点# 深度学习的大模型套件，可以根据需求选择模型，比如精度高的模型往往模型更大，不适合后期的部署。
#每天一个知识点# 目标检测需要对数据集进行标注处理，有COCO格式和VOC格式的数据集比较常用，可以按照这种格式要求进行标注和数据预处理。
#每天一个知识点# 做机器学习，数据处理阶段需要将样本按照索引列进行排序，可以使用pandas库来完成
#每天一个知识点# 文本数据类型进行机器学习预测时，可以将其转换为one-hot编码。
#每天一个知识点# 对于非线性的数据样本，神经网络预测有更大的优势，但是可解释性不强。
#每天一个知识点# 神经网络预测的准确性一部分取决于神经网络选择的是否正确，其次是样本的数量，数据集越丰富，预测结果也更加准确。
#每天一个知识点# 决策树有一定的可解释性，有些时候神经网络的预测结果很准，但是很难说清楚其道理。
