神经网络和支持向量机的优缺点!
分类II-神经网络和支持向量机 -
支持向量机可以做到全局最优，而神经网络容易陷入多重局部最优。libsvm和SVMLite都是非常流行的支持向量机工具，e1071包提供了libsvm的实现，klap包提供了对后者的实现。 SVM优势在于利用了面向工程问题的核函数，能够提供准确度非常高的模型，同时借助正则项可以避免模型的过度适应，用户不必担心诸如局部希望你能满意。
它是一种以统计学理论为基础的，以结构风险最小化的学习机学习方法，要优于神经网络学习。
支持向量机可以做到全局最优，而神经网络容易陷入多重局部最优。libsvm和SVMLite都是非常流行的支持向量机工具，e1071包提供了libsvm的实现，klap包提供了对后者的实现。 SVM优势在于利用了面向工程问题的核函数，能够提供准确度非常高的模型，同时借助正则项可以避免模型的过度适应，用户不必担心诸如局部希望你能满意。
它是一种以统计学理论为基础的，以结构风险最小化的学习机学习方法，要优于神经网络学习。
而支持向量机则是基于统计学理论的基础上的，可以克服神经网络难以避免的问题.通过支持向量机在逼近能力方面与BP网络仿真结果的比较表明，支持向量机具有较强的逼近能力和泛化能力.至于收敛速度，BP神经网络的速度比向量机要慢。尤其是层次较高的时候。
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。这种损耗到此结束了？。
SVM几种核函数的对比分析以及SVM算法的优缺点? -
缺点：可解释性差(无限多维的转换，无法算w)计算速度比较慢(解一个对偶问题)容易过拟合(参数选不好时容易overfitting)4、Sigmoid核采用Sigmoid函数作为核函数时，支持向量机实现的就是一种多层感知器神经网络，应用SVM方法，隐含层节点数目(它确定神经网络的结构)、隐含层节点对输入节点的权值都是在设计后面会介绍。
支持向量机网络：支持向量橡弊机网络是一种将支持向量机与神经网络相结合的算法。它通过使用神经网络来优化和支持向量机的分类功能，从而提高了分类的精度和性能。以上是常见的几种监督学习算法，每种算法都有其特定的适用场景和优缺点，选择哪种算法取决于具体问题的特点和需求。
人脸匹配和识别算法有哪些? -
支持向量机（SVM）：通过训练一个分类器来对不同的人脸进行分类和识别。这种算法可以在一定程度上解决人脸姿态、光照和表情变化等问题，但需要较大的计算资源和时间。深度学习（Deep Learning）：利用卷积神经网络（CNN）等深度学习算法对人脸图像进行特征提取和匹配。这种算法可以自动学习人脸的特征表示和分类等我继续说。
神经网络需要的数据量十分庞大，实际中很难得到，
NLP基础知识和综述 -
缺点：因为这是通过前馈神经网络来训练语言模型，缺点显而易见就是其中的参数过多计算量较大，同时softmax那部分计算量也过大。另一方面NNLM直观上看就是使用神经网络编码的n-gram 模型，也无法解决长期依赖的问题。RNNLM 它是通过RNN及其变种网络来训练语言模型，任务是通过上文来预测下一个词，它相比于NNLM的优势在是什么。
90年代中期，由Vapnik等人提出了支持向量机算法(Support Vector Machines,支持向量机)。很快这个算法就在很多方面体现出了对比神经网络的巨大优势，例如：无需调参、高效率、全局最优解等。基于这些理由，SVM算法迅速打败了神经网络算法成为那个时期的主流。而神经网络的研究则再次陷入了冰河期。在被人摒弃的十年里面，有几后面会介绍。