请别再把深度学习与机器学习混为一谈了！

虽然不属于神经网络，但是随机决策森林(RDF)对于一系列分类和回归问题也十分有用。由多个层级构成的RDF，能够输出单个树的预测统计平均值(一般为分类模式或回归平均值)。在随机方面，RDF对单个树使用引导聚合(也称为bagging)，并针对树的特性进行随机取子集。

同样不属于深度神经网络的XGBoost (eXtreme Gradient boost)，是一个可扩展的端到端树状增强系统。它在许多机器学习的挑战中都取得了先进的成果。不同于RDF，它的梯度树增强是从单个决策树或回归树开始的。通过优化，其后续的树是基于前续树的残留而构建的。

目前，业界公认最好的Python深度学习框架包括：TensorFlow、Keras、PyTorch和MXNet。Deeplearning4j是最好的Java深度学习框架之一。而ONNX和TensorRT则是用于深度学习模型的运行时(runtime)。

深度学习与机器学习的比较

（编辑：鹰潭站长网）

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