神经网络的原理和应用 神经网络原理？

神经网络原理？

神经网络]从信息处理的角度抽象人脑的神经网络，建立一个简单的模型，根据不同的连接方式形成不同的网络，是20世纪80年代以来人工智能领域的一个研究热点，由大量相互连接的节点（或神经元）组成。

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。

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