神经网络有哪几种 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。

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神经网络算法可以解决的问题有哪些？

它可以解决一些算法问题，如分类、聚类、拟合等。但对于NP-hard问题，目前的神经网络只能给出近似解，而不能给出最优解。然而，在时间复杂度方面，除去训练时间，神经网络在面对NP-hard问题时要比DP等传统方法快得多。右

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