神经网络框架有哪些 模式识别中神经网络与SVM比，有优势么？如果有，在哪里呢？

模式识别中神经网络与SVM比，有优势么？如果有，在哪里呢？

在数据量大、数据连续的情况下，一般来说，神经网络是比较好的。随机森林适用于不可微模型，其特征是离散的，且取值有限。所以周志华的团队在研究深林算法时，希望结合随机林的优点来解决不可微问题。一般来说，支持向量机在小样本情况下性能稍好，但支持向量机的本质在于核函数。只要核函数设计得好，在很多情况下都会起到很好的作用。最近，我尝试用一些文献中提到的黎曼几何的思想来代替传统核函数的方向。如果您对具体细节感兴趣，可以与我沟通。

人工智能, 机器学习。数据挖掘,模式识别, 神经网络之间是什么关系呢？

人工智能是一种智能控制。机器学习是基于学习的算法的总称。神经网络是机器学习中的一种算法。

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