算法是什么 既然使用神经网络也可以解决分类问题，那SVM、决策树这些算法还有什么意义呢？

既然使用神经网络也可以解决分类问题，那SVM、决策树这些算法还有什么意义呢？这取决于数据量和样本数。不同的样本数和特征数据适合不同的算法。像神经网络这样的深度学习算法需要训练大量的数据集来建立更好的预

既然使用神经网络也可以解决分类问题，那SVM、决策树这些算法还有什么意义呢？

这取决于数据量和样本数。不同的样本数和特征数据适合不同的算法。像神经网络这样的深度学习算法需要训练大量的数据集来建立更好的预测模型。许多大型互联网公司更喜欢深度学习算法，因为他们获得的用户数据是数以亿计的海量数据，这更适合于卷积神经网络等深度学习算法。

如果样本数量较少，则更适合使用SVM、决策树和其他机器学习算法。如果你有一个大的数据集，你可以考虑使用卷积神经网络和其他深度学习算法。

以下是一个图表，用于说明根据样本数量和数据集大小选择的任何机器学习算法。

如果你认为它对你有帮助，你可以多表扬，也可以关注它。谢谢您

同一个视频可以发到好几个平台吗？如果已经发出去了，会有什么严重的后果？

让我回答你的问题。当然，同样的视频可以发送到几个不同的平台，对吧？就像你去电影院看电影一样，在电影院看完电影，爱奇艺或者优酷会不会再出现这部电影？不同的平台有不同的粉丝，并不是所有的粉丝都集中在一个平台上，所以同一个视频出现在不同的平台上是非常正常的，每个平台也欢迎创作者把自己的内容上传到自己的平台上。当然，有一个窍门，就是同一个视频，不是在同一个公司如果几个平台同时发布，会有重复，但是大部分平台是独立的，所以我们基本上不用太担心。只要你有好的内容不断创造，然后在不同的平台上发布，你就能得到更多的粉丝和更多人的关注。也许你会在哪个站台爆发，对吧？别担心。

算法的核心是什么，数学就是算法吗？

我认为这种理解并不全面。首先，算法的核心是如何利用抽象的数学模型来解决这个实际问题，而实现的手段是通过代码编程，所以算法的核心是数学，基本上是精确的。但是说数学是一种算法是一个大问题。数学涉及面很广。它是一个自洽系统。随着人类认识水平的提高，数学也在不断发展，许多新的数学工具被开发出来帮助我们解决实际问题。

因此，如果数学是它背后的真理理论，那么算法就是用部分真理来帮助我们解决一些具体问题。这是我的理解。

OpenCV已经将图像处理(识别)的算法写成函数了，那我们还有必要去学习这些算法吗？

这取决于你的目的。比如说现在的车这么先进好用，你还需要了解变速箱的原理吗？这取决于你的目的。如果只是普通驾驶，你不需要知道。如果你是一个机械师，你必须理解。如果你是一个汽车制造商的工程师，你必须对它非常了解。简言之，这取决于具体的需要。