既然用神經網路也可以解決分類問題，那SVM、決策樹這些演算法還有什么意義呢？
uj5u.com熱心網友回復：
每種模型都有自己的assumption，每個資料集都有自己的分布，模型的assumption跟資料集的分布契合度越高，模型表現越好。也就是所謂的“沒有最好的模型，只有最合適的模型”。比如一個資料集分界面是線性的，而且數量小，這種情況下，你用神經網路就得不償失，相反，用一個簡單的LR就相得益彰。最近幾年神經網路炙手可熱，給初學者一種假象，覺得沒有神經網路解決不了的問題，甚至有人想用神經網路預測彩票。其實神經網路也是有assumption的，如果資料不符合對應的assumption，神經網路也無能為力。轉載請註明出處，本文鏈接：https://www.uj5u.com/qita/34859.html
標籤：Qualcomm開發
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