svm是干什么的 既然使用神經(jīng)網(wǎng)絡也可以解決分類問題，那SVM、決策樹這些算法還有什么意義呢？
既然使用神經(jīng)網(wǎng)絡也可以解決分類問題，那SVM、決策樹這些算法還有什么意義呢？這取決于數(shù)據(jù)量和樣本數(shù)。不同的樣本數(shù)和特征數(shù)據(jù)適合不同的算法。像神經(jīng)網(wǎng)絡這樣的深度學習算法需要訓練大量的數(shù)據(jù)集來建立更好的預
既然使用神經(jīng)網(wǎng)絡也可以解決分類問題，那SVM、決策樹這些算法還有什么意義呢？
這取決于數(shù)據(jù)量和樣本數(shù)。不同的樣本數(shù)和特征數(shù)據(jù)適合不同的算法。像神經(jīng)網(wǎng)絡這樣的深度學習算法需要訓練大量的數(shù)據(jù)集來建立更好的預測模型。許多大型互聯(lián)網(wǎng)公司更喜歡深度學習算法，因為他們獲得的用戶數(shù)據(jù)是數(shù)以億計的海量數(shù)據(jù)，這更適合于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡等深度學習算法。
如果樣本數(shù)量較少，則更適合使用SVM、決策樹和其他機器學習算法。如果你有一個大的數(shù)據(jù)集，你可以考慮使用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡和其他深度學習算法。
以下是一個圖表，用于說明根據(jù)樣本數(shù)量和數(shù)據(jù)集大小選擇的任何機器學習算法。
如果你認為它對你有幫助，你可以多表揚，也可以關注它。謝謝您
svm分類算法原理？
基本模型定義為特征空間中區(qū)間最大的線性分類器，其學習策略是區(qū)間最大化，最終可轉化為凸二次規(guī)劃問題。
要成為算法工程師需要學哪些專業(yè)？
學哪個專業(yè)太容易了
我不想把數(shù)學和英語學好，這是最基本的
對于阿里這樣的大公司來說，你至少需要985或211所著名大學
你可以問我有關計算機的問題
我會定期更新視頻科學
沒有最流行的行業(yè)，更不用說it行業(yè)了。每個行業(yè)中最受歡迎的行業(yè)應該是各個行業(yè)的精英。你說的技術是指技術性的職位，對吧？如果我告訴你，我也是一名程序員，我的薪水可以低十倍。你認為程序開發(fā)不受歡迎嗎？這取決于誰有技術，在哪里流行，在哪里有能力，在哪里流行。
讓我給你一個真實的例子。我的兩個同學熱衷于程序開發(fā)。他們個性迥異。他們是大學里自學成才的編輯。其中一個不喜歡交流，整天看一些書。另一個很健談，經(jīng)常看到他向老師提問。畢業(yè)后，前者去網(wǎng)吧做網(wǎng)管，后者去帝京做手機游戲編輯。當時很受歡迎的哈維是他在大學里的強項。
在這期間我見過他們一次。網(wǎng)絡管理員一個接一個地換了很多工作，但他和編輯相處得不太好。他覺得自己的生活很悲慘，但他仍在自學。后者一直在做手機游戲開發(fā)，他的工資在當時的同學中已經(jīng)比較高了。
所以it行業(yè)，但是所有的技術，沒有流行不流行，而是看你好不好。別人散，你專，別人專，你精，所以你在任何行業(yè)都很受歡迎。