你知道深度学习优于 svm 和随机森林的回归数据集吗?

数据挖掘 深度学习 数据集 回归 随机森林 支持向量机
2022-03-07 10:28:39

我目前正在尝试学习深度学习。我问自己,深度学习在哪些方面优于 SVM 和随机森林的回归?

您是否有任何深度学习优于 SVM 和随机森林的回归数据集?

我提出这个问题的主要目的是看看在哪种数据集上深度学习优于 SVM 和随机森林。由于我不知道这些是什么类型的数据集,因此在询问这些数据集时我不想过于严格。

更新:从汤姆给出的答案中,我很清楚我在寻找什么样的数据集。所以更具体地说:如果您知道一个具有不同粒度级别的空间/时间结构的数据集,例如卷积深度网络在该数据集上优于 SVM 和随机森林,请分享该数据集或指向它的链接。

不知道为什么这个问题仍然被标记为广泛,因为我更新了这个问题。

感谢您的帮助。

1个回答

作为一般规则,卷积深度网络在具有分层空间/时间结构的数据(例如声音、图像、视频)上的性能优于 SVM 和随机森林模型。深度网络非常擅长在不同粒度级别上学习这种空间/时间结构。然而,对于 Iris 用于教授 ML 的经典数据集,我严重怀疑深度网络会比 SVM 或随机森林表现更好。