SVM属于神经网络范畴吗(
SVM属于神经网络范畴吗?？
不属于🎑😋_🐾🎲，但是SVM和神经网络有许多联系🍁🤗_🦗，比如采用sigmoid核的SVM和前馈神经网络就有一些类似🐕_🤡，采用RBF核的SVM与RBF神经网络又有一些异同🦛|🙃🐖。
不一样🍀_😖🪄，如果用作分类的话🎲🐤|_🐳🐆，两者的分类原理是不一样的🐅🦨-🥇🕊，就当前而言🐑⭐️|🐃🐚，用SVM作分类更多🤢__🦐🌾，个人觉得🌍🌼-🦩🌑，二者有交叉🐡-🦜，是两种不同的方法🐏-——😊，但不能说SVM属于神经网络😝_|🪁🤥，当然🐈🎾|*🎉，也有人将SVM纳入神经网络的范畴🦇-🦅。
不属于🎑😋_🐾🎲，但是SVM和神经网络有许多联系🍁🤗_🦗，比如采用sigmoid核的SVM和前馈神经网络就有一些类似🐕_🤡，采用RBF核的SVM与RBF神经网络又有一些异同🦛|🙃🐖。
不一样🍀_😖🪄，如果用作分类的话🎲🐤|_🐳🐆，两者的分类原理是不一样的🐅🦨-🥇🕊，就当前而言🐑⭐️|🐃🐚，用SVM作分类更多🤢__🦐🌾，个人觉得🌍🌼-🦩🌑，二者有交叉🐡-🦜，是两种不同的方法🐏-——😊，但不能说SVM属于神经网络😝_|🪁🤥，当然🐈🎾|*🎉，也有人将SVM纳入神经网络的范畴🦇-🦅。
回答🦁——🤑：支持向量机是什么？SVM是英语“支持向量机”的缩写🐚_🙉🐞，支持向量机是一种常见的识别方法🦄🪴|🐫🖼。在机器学习领域🎏🌨|🦄🦕，它是一种监督学习模式*❄🕷|🌳✨，通常用于模式识别😠|🦆、分类和回归分析🦔_🤢🧧。特别是这个线性支持向量机的计算部分和单层神经网络是一样的🦙|_😗，这只是一个矩阵乘积😋🧨————🧵🖼。SVM的关键在于它的铰链损耗和最大限度的概念🐌_🥈*。这种损耗是什么😪——_🧶。
看数字图片而定🐐🐌-🦥。如果图片较小并且质量还不错🐱——🥊🌗，那么通过2层的神经网络就能胜任🌸🦂——_🦣。对于MNIst数据集（28*28的手写数字）🥌--🌥，2层神经网络准确率可达99%😃😺-_♥，svm也有98%以上*——_😪🧨。以上实现非常简单🌔🦋|_🦓，matlab已经有现成工具箱⛈🐅——🦈🐽。卷积神经网络通常用于更加复杂的场合🐍☀️-🐅👻，闭合是被图像内容等🦒✨|🦃。在MNIST数据集上cnn可达99.7%准确率是什么🏓*|_🤖😮。
对贝叶斯、svm和神经网络的入门级理解?？
svm支持向量积神经网络贝叶斯概率可以用来解决“逆概”问题🦇🥌-_😓，“正向概率”问题是指比如说🌘-🕸🦙，一个袋子中我们已知有2个白球😄——🏆😯，3个黑球🦋🀄|_😗🤑，那么一次随机摸球活动🤨_-🎋，我们摸到黑球的概率是多少🦕||🐿*。但是现实中我们更常见的情况是🐋_——🦇💮，事先并不知道里面有多少个什么颜色的球🏉|-🏆，只知道摸出的某一个球的颜色😚💐——🧨，由此来猜测的袋中球色分布🦓🐃-🥀🦜。这到此结束了？🧨🏏——😸*。
说不上优势🙃————🍄🦏，只是使用中方便性有点差别神经网络的结构比较适合做多分类问题😘_|*，SVM本质上是处理二分类问题*😥-🎉，当然通过1v1或1vall的方式也可以做多分类🎋-😵🌔，
如何选择SVM,逻辑回归和神经网络算法?？
神经网络的设计要用到遗传算法🐄🍂——🦛，遗传算法在神经网络中的应用主要反映在3个方面🎄🌎_💮😼：网络的学习✨🌼|-🐭，网络的结构设计🦆——🐽🦙，网络的分析🎄🙊_🦀。1．遗传算法在网络学习中的应用在神经网络中🦗——🦏🦘，遗传算法可用于网络的学习🤤|-🦡。这时🦈🐒__🐓*，它在两个方面起作用(1)学习规则的优化用遗传算法对神经网络学习规则实现自动优化🤣_😞，从而提高学习到此结束了？♣🦈_🌩🌻。
年代很久远的贴了♥|🐺🦕，我觉得svm结构比普通神经网络复杂♟|🥈🌷，但训练过程神经网络比Svm复杂🐨-🤪，不过深度神经网络无论是结构还是训练都比svm复杂🌱🐿-_🥉😓，
matlab神经网络43个案例分析第十七章基于SVM的信息粒化运行问题_百度知 ...
代码你修改过吗🦌🐸_😵，没有修改过🤣__🐀🐊、用的又是原版的SVMLIM工具箱的话🎲🐐|🐍，运行应该是无错的🪢🐊|🌸，因为所有的案例代码都经过校正*🎫-🐵🎋。维数不一致🦒🎊——🐝，可能是指low_predict 和Low'的维度不一致🎊|——🦧，或者是error矩阵的维数设置错了☹️🐄-🐤😒。SVM的主要思想可以概括为两点🐭_🎯🐭：⑴它是针对线性可分情况进行分析🪲🦢_-🌙，对于线性不可分的情况🐙|_😗🧿，通过使用希望你能满意🐕_——🌺🙀。
但是svm*♦_|*❄😞、Bayes和NN每一个训练样本果都会对预测结果产生影响🐓🥍——🪴，于是如果样本不平衡的话KNN的效果最好🦙_——🤣，举个极端一点例子⚡️_🧶：答案只有A与B🤮——|🦕😏，但是训练样本中A的个数占99%🐳-💥🌗，而B只有1%😆🙉||😕，svm🐕🦺🐳_|😈😩、Bayes和NN训练出来的结果🕸|_🦈🌲，恐怕预测任何数据给出的答案都是A🎍|-🐁，但是KNN不会🐜🐵|🤕🦅。