神经网络与支持向量机（SVM）都是机器学习中的强大工具，它们在分类和回归任务中都有广泛应用。以下是两者的一些关键比较点。
比较点
1. 原理
- 神经网络：基于模拟人脑神经元的工作原理，通过调整权重来学习数据特征。
- SVM：通过寻找数据中的最优超平面来分割类别。
2. 处理能力
- 神经网络：适合处理复杂非线性关系，但可能需要大量数据和计算资源。
- SVM：对于线性可分的数据效果很好，但对于非线性关系可能需要核函数转换。
3. 参数
- 神经网络：参数众多，需要大量调优。
- SVM：参数较少，相对容易调优。
4. 速度
- 神经网络：训练和预测速度较慢，特别是对于大型网络。
- SVM：训练和预测速度较快。
图像示例
下面展示了神经网络和SVM的基本结构。
更多资源
如果您想了解更多关于神经网络和SVM的信息，可以访问以下链接：