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？
要看你的数据量和样本数量，不同的样本数量和特征数据量适合采用的算法都不一样。神经网络等深度学习算法需要训练很大的数据集才能构建比较好的预测模型。很多互联网大公司比较喜欢深度学习算法是他们获得的用户数据都是数以亿计的海量数据，这是比较适合卷积神经网络等深度学习算法。如果你的样本数量很少，比较合适的是使用SVM,决策树等机器学习算法，如果你的数据集比较大，可以考虑使用卷积神经网络等深度学习算法。
SVM支撑向量机原理,svm原理
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