神经网络在机器学习中至关重要，因为它们擅长解决传统算法难以解决的复杂问题。它们能够从原始数据中学习分层表示，使其对图像、文本和音频等非结构化数据非常有效。与基于规则的系统不同，神经网络可以从示例中概括出来，从而实现图像识别，语言翻译和语音处理等任务。它们的灵活性和可扩展性使它们能够适应广泛的应用，从预测股票价格到自动驾驶。
哪种机器学习技术最适合分类？
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数据规范化是什么，为什么它重要？
数据规范化是将数据组织在数据库中的过程，以最小化冗余和依赖性。这是通过将数据库划分为表并根据逻辑连接建立它们之间的关系来实现的。其主要目标是确保每一条数据只存储一次，从而有助于在整个数据库中维护一致性和完整性。规范化通常涉及多个阶段，称为范
联邦学习如何应对慢速或不可靠的设备？
联邦学习通过结合强大的通信策略和有效的数据聚合技术，解决了由慢速或不可靠设备带来的挑战。它允许设备在其数据上进行本地计算，从而最小化对持续连接的依赖。通过聚合这些计算的结果，而不是依赖实时数据交换，联邦学习能够有效地运作，即使设备的性能水平
什么是视频相似度搜索？
推荐系统是一种算法，用于根据用户的偏好和行为预测和建议项目。这些系统分析大量用户数据，例如过去的购买、浏览历史和评级，以提供个性化建议。推荐系统可以分为三种类型: 协同过滤，基于内容的过滤和混合方法。
协同过滤根据相似用户的偏好进行推荐，