简述svm算法的原理 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？

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这取决于样本数和数据样本数。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。

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要成为算法工程师需要学哪些专业？

学哪个专业太容易了

我不想谈数学和英语。这是最基本的

对于像阿里这样的大公司，你至少需要985或者211所名牌大学

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这是两级分类模型，线性分类器的学习策略是区间最大化，它可以转化为一个凸二次规划问题。

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