既然使用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)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(luò)這樣的深度學(xué)習(xí)算法需要訓(xùn)練大量的數(shù)據(jù)集來建立更好的預(yù)

既然使用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)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(luò)這樣的深度學(xué)習(xí)算法需要訓(xùn)練大量的數(shù)據(jù)集來建立更好的預(yù)測模型。許多大型互聯(lián)網(wǎng)公司更喜歡深度學(xué)習(xí)算法，因?yàn)樗麄儷@得的用戶數(shù)據(jù)是數(shù)以億計(jì)的海量數(shù)據(jù)，這更適合于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等深度學(xué)習(xí)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(jī)器學(xué)習(xí)算法。如果你有一個(gè)大的數(shù)據(jù)集，你可以考慮使用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和其他深度學(xué)習(xí)算法。

這是一個(gè)機(jī)器學(xué)習(xí)算法，可選擇任意數(shù)量的樣本和圖形大小。

如果你認(rèn)為它對你有幫助，你可以多表揚(yáng)，也可以關(guān)注它。謝謝您

SVM在matlab中怎么實(shí)現(xiàn)？

在MATLAB中打開SVD的源代碼，可以看到只有一堆注釋，最后一條是函數(shù)是內(nèi)置函數(shù)。其實(shí)MATLAB的矩陣計(jì)算使用的是英特爾的MKL庫（見我之前寫的一個(gè)答案，怎么寫一個(gè)比MATLAB更快的矩陣計(jì)算程序？-這個(gè)庫基本上是現(xiàn)有Blas/LAPACK實(shí)現(xiàn)中速度最快的。SVD是LAPACK中的標(biāo)準(zhǔn)運(yùn)算，因此matlab實(shí)際上使用MKL庫來進(jìn)行SVD。MKL作為一個(gè)商業(yè)庫，它的算法細(xì)節(jié)和代碼是不公開的，而業(yè)界對于這一基本算法必然會有非常獨(dú)特的優(yōu)化，涉及到很多細(xì)節(jié)（算法本身的細(xì)節(jié)，以及代碼層面的細(xì)節(jié)）。奇異值分解的經(jīng)典算法有Golub-Kahan算法、分治算法和Jacobi算法。我猜MKL實(shí)現(xiàn)了分治算法。

SVM對歷史數(shù)據(jù)的擬合怎么做？

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