一、核心区别
| 特性 | SVM | 深度学习 |
|---|---|---|
| 模型复杂度 | 中等，依赖核函数 | 高，多层神经网络结构 |
| 数据需求 | 小样本表现优异 | 需要大量数据训练 |
| 可解释性 | 较高，决策边界清晰 | 较低，黑箱模型 |
| 适用场景 | 小规模数据、线性可分问题 | 复杂模式识别、大规模数据 |
二、优缺点对比
✅ SVM的优势
- 适合高维数据（如文本分类）
- 核函数可处理非线性问题
- 在数据量较小时效果更佳
⚠️ SVM的局限性
- 特征工程依赖性强
- 训练速度慢（大规模数据）
- 参数调优复杂度高
✅ 深度学习的优势
- 自动提取特征，减少人工干预
- 通过多层网络捕捉复杂模式
- 在图像/语音等感知任务中表现卓越
- 可扩展性强（如迁移学习）
⚠️ 深度学习的局限性
- 需要大量标注数据和算力
- 模型解释性差
- 容易过拟合（需正则化技术）
三、选择建议
- 小样本+可解释性需求：优先选择SVM
- 复杂模式识别+算力支持：深度学习更优
- 混合场景：可结合使用（如SVM作为特征预处理）