深度学习是一类特殊的非线性回归方法。
选择不同回归模型的主要决定因素：
1、连续性数据
2、 0-1型数据：比如男女、是否。
3、 定序数据：加和没有意义，各种定性数据，比如丹参花色（白色、浅蓝、蓝色）
4、计数数据（非负整数）
5、生存数据
解释性变量X，因变量Y。
Y是结构化数据：能在excel表里对齐的数据。
X多为非结构化数据：比如图像、声音、语言。这是深度学习擅长的领域。
1、识花app：拍照就能告诉你什么花的可能性最大。Y是花的名字，X变量就是大家拍摄并上传的花照片。
2、多抓鱼app：拍摄书后ISBN码就能告诉你书可以卖多少钱。Y是收购价，X是拍摄的ISBN码，但多抓鱼会在收到书后人工审核书的品相再调整一次收购价，所以这一点是不是可以通过深度学习来改进达到卖家拍摄一次就给出最终收购价。
3、很多app都有的人脸识别认证登录：Y两张照片上是不是同一个人，X是现在正在通过摄像头登录的人的照片，以及当时设置人脸识别认证时拍摄的照片。
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本文标题：2022-07-18深度学习1
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