减少svm过拟合 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。

这是一个机器学习算法，可选择任意数量的样本和图形大小。

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在matlab中怎么实现？

在MATLAB中打开SVD的源代码，可以看到只有一堆注释，最后一条是函数是内置函数。其实MATLAB的矩阵计算使用的是英特尔的MKL库（见我之前写的一个答案，怎么写一个比MATLAB更快的矩阵计算程序？-这个库基本上是现有Blas/LAPACK实现中速度最快的。SVD是LAPACK中的标准运算，因此matlab实际上使用MKL库来进行SVD。MKL作为一个商业库，它的算法细节和代码是不公开的，而业界对于这一基本算法必然会有非常独特的优化，涉及到很多细节（算法本身的细节，以及代码层面的细节）。奇异值分解的经典算法有Golub-Kahan算法、分治算法和Jacobi算法。我猜MKL实现了分治算法。

SVM对历史数据的拟合怎么做？

data0=加载（“d: 数据.txt“”%column data=[]for I=1:length（Data0）-NN data（I，：）=Data0（I:inn-1）end

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