svm是干什么的 既然使用神经网络也可以解决分类问题，那SVM、决策树这些算法还有什么意义呢？
既然使用神经网络也可以解决分类问题，那SVM、决策树这些算法还有什么意义呢？
这取决于数据量和样本数。不同的样本数和特征数据适合不同的算法。像神经网络这样的深度学习算法需要训练大量的数据集来建立更好的预测模型。许多大型互联网公司更喜欢深度学习算法，因为他们获得的用户数据是数以亿计的海量数据，这更适合于卷积神经网络等深度学习算法。
如果样本数量较少，则更适合使用SVM、决策树和其他机器学习算法。如果你有一个大的数据集，你可以考虑使用卷积神经网络和其他深度学习算法。
以下是一个图表，用于说明根据样本数量和数据集大小选择的任何机器学习算法。
如果你认为它对你有帮助，你可以多表扬，也可以关注它。谢谢您
svm分类算法原理？
基本模型定义为特征空间中区间最大的线性分类器，其学习策略是区间最大化，最终可转化为凸二次规划问题。
要成为算法工程师需要学哪些专业？
学哪个专业太容易了
我不想把数学和英语学好，这是最基本的
对于阿里这样的大公司来说，你至少需要985或211所著名大学
你可以问我有关计算机的问题
我会定期更新视频科学
没有最流行的行业，更不用说it行业了。每个行业中最受欢迎的行业应该是各个行业的精英。你说的技术是指技术性的职位，对吧？如果我告诉你，我也是一名程序员，我的薪水可以低十倍。你认为程序开发不受欢迎吗？这取决于谁有技术，在哪里流行，在哪里有能力，在哪里流行。
让我给你一个真实的例子。我的两个同学热衷于程序开发。他们个性迥异。他们是大学里自学成才的编辑。其中一个不喜欢交流，整天看一些书。另一个很健谈，经常看到他向老师提问。毕业后，前者去网吧做网管，后者去帝京做手机游戏编辑。当时很受欢迎的哈维是他在大学里的强项。
在这期间我见过他们一次。网络管理员一个接一个地换了很多工作，但他和编辑相处得不太好。他觉得自己的生活很悲惨，但他仍在自学。后者一直在做手机游戏开发，他的工资在当时的同学中已经比较高了。
所以it行业，但是所有的技术，没有流行不流行，而是看你好不好。别人散，你专，别人专，你精，所以你在任何行业都很受欢迎。
现在IT行业，哪个技术最吃香？
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