¿Debería buscar la máquina de vectores de soporte (SVM) o la red neuronal (NN)? ¿Cual es mejor?

SVM es efectivamente un algoritmo, aunque con muchas variaciones.

NN es una amplia familia de algoritmos, incluidos los novedosos como Belief Propagation.

Espero que responda tu pregunta.

Otro punto son las instalaciones computacionales que tiene, ya que NN necesita muchos más recursos en comparación con SVM, especialmente los algoritmos de aprendizaje profundo. SVM es más razonable en ese sentido.

“Cuál es mejor “, por Mejor si queremos decir Rendimiento inteligente Mejor, Entonces todos los Algoritmos de aprendizaje convencionales (de los cuales SVM es parte) se saturan en un punto y no muestran ninguna mejora al aumentar el conjunto de datos después de un punto, donde como un NN simple o un NN medio da un mejor resultado, y usando un modelo de aprendizaje profundo, el rendimiento aumenta casi linealmente, con el aumento en el conjunto de datos.

Mientras que para un conjunto de datos pequeño, todo depende de qué tan bien hagamos la Ingeniería de características, y si la Ingeniería de funciones realizada es excelente para SVM, puede superar a un NN.

Información insuficiente para hacer un juicio objetivo. Si elige cuál aplicar a los datos, intente usar ambos y vea cuál produce los mejores resultados. Normalmente es difícil tener intuiciones sobre qué tan bien funcionará un algoritmo si lo has probado.

¡Persigue ambos!
Te aconsejaría que obtengas un conocimiento introductorio de ambos, y luego decidas cuál quieres presentarte más primero. Ambos son algoritmos muy sorprendentes.

En diferentes casos, se pueden realizar diferentes técnicas. Para obtener una respuesta adecuada, da una pista del problema.

Aquí hay un enlace de una pregunta similar y algunas buenas respuestas:
http://stackoverflow.com/questio …