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

神經(jīng)網(wǎng)絡算法的作用是什么？

人工神經(jīng)網(wǎng)絡（ANNs）的簡稱是模仿動物神經(jīng)網(wǎng)絡的行為特征，進行分布式并行信息處理，應用類似大腦突觸連接的結(jié)構(gòu)來處理信息的數(shù)學模型。這種網(wǎng)絡依賴于系統(tǒng)的復雜性，通過調(diào)整大量內(nèi)部節(jié)點之間的關系，從而達到處理信息的目的。

中國公共教育與中國科學院教師聯(lián)合推出了機器學習課程。你可以注意一下