支持向量机 (SVM) 和神经网络的区别是什么?
支持向量机 (SVM) 和神经网络都是用于分类和回归任务的监督机器学习算法.然而,两者之间存在几个关键区别: 1.架构:SVM是一个线性分类器,它通过高层数据来找到一个超平面,它可以通过最大的边际分离不同类别的样本.另一方面,神经网络由相连的节点或神经元组成,它们可以建模输入和输出之间的线性和非线性关系. 2.决策边界:SVM默认地找到线性决策边界,但它们还可以通过使用内核函数找到非线性决策边界.神经网络可以通过在节点中使用不同的激活函数找到线性和非线性决策边界. 3.SVM学习由超平面进行训练.通过解决数据的边际优化进行最大的训练. 4.神经网络更有效地处理数据组的不同问题,但它们需要更高的性能和更高的可靠性.与其他数据组相比,SVM使用较小的数据组和数据组之间的数据组的优化技术.神经网络更强大,但它们需要更高的数据组和数据组之间的数据组的优化能力.