神經網路與支持向量機有什麼聯系

㈠ 分類II-神經網路和支持向量機

支持向量機可以做到全局最優，而神經網路容易陷入多重局部最優。libsvm和SVMLite都是非常流行的支持向量機工具，e1071包提供了libsvm的實現，klap包提供了對後者的實現。
SVM優勢在於利用了面向工程問題的核函數，能夠提供准確度非常高的模型，同時藉助正則項可以避免模型的過度適應，用戶不必擔心諸如局部最優和多重共線性難題，弊端是訓練測試速度慢，模型處理時間冗長，不適合規模龐大數據集。和神經網路一樣，都屬於黑盒演算法，結果較難解釋。另外如何確定合適核函數，也是一個難點，正則化也是需要考慮的問題。
gamma函數決定分離超平面的形狀，默認為數據維度的倒數，提高它的值通常會增加支持向量的數量。考慮到成本函數，默認值通常為1，此時正則項也是常數，正則項越大，邊界越小。

兩幅圖的比較說明，懲罰因子有較大影響。

擴展

除了選擇不同的特徵集和核函數，還可以藉助參數gamma以及懲罰因子來調整支持向量機的性能。tune.svm函數簡化了這個過程。

tuned.svm採用十折交叉來獲得每次組合的錯誤偏差，選擇誤差最低的最佳參數組合。使用這個組合再訓練一個支持向量機。

我們一般認為神經網路是非常高技術含量的東西，這里我們就學習下這個「高大上」的東西。其實，應該深度學習的技術含量高點，神經網路應該推出好多好多年了。

神經元的優勢是可檢測非線性關系，利用演算法的並行化實現對大數據集的高效訓練，無參模型，避免參數估計中的錯誤。不足是容易陷入局部最優，演算法訓練時間過長，可能過擬合。

圖中泛化權值接近於0，說明協變數對分類結果影響不大，若總體方差>1，則協變數對分類結果存在非線性影響。

compute函數還可以獲得每一層的輸出 compute(network, testset[-5]) 。

這個包提供了傳統的前饋反向傳播神經網路演算法的功能實現，neuralnet包實現了大部分神經網路演算法。

如果不指定type=class，默認輸出概率矩陣。

㈡ 深度神經網路 為什麼 選擇 支持向量機

深度學習的概念源於人工神經網路的研究。含多隱層的多層感知器就是一種深度學習結構。深度學習通過組合低層特徵形成更加抽象的高層表示屬性類別或特徵，以發現數據的分布式特徵表示。多層神經網路是指單計算層感知器只能解決線性可分問題，而大量的分類問題是線性不可分的。克服單計算層感知器這一局限性的有效辦法是，在輸入層與輸出層之間引入隱層（隱層個數可以大於或等於1）作為輸入模式「的內部表示」，單計算層感知器變成多（計算）層感知器。補充：深度學習的概念由Hinton等人於2006年提出。基於深信度網(DBN)提出非監督貪心逐層訓練演算法，為解決深層結構相關的優化難題帶來希望，隨後提出多層自動編碼器深層結構。此外Lecun等人提出的卷積神經網路是第一個真正多層結構學習演算法，它利用空間相對關系減少參數數目以提高訓練性能。深度學習是機器學習研究中的一個新的領域，其動機在於建立、模擬人腦進行分析學習的神經網路，它模仿人腦的機制來解釋數據，例如圖像，聲音和文本。

㈢ 支持向量機屬於神經網路嗎

支持向量機不屬於神經網路，屬於傳統的機器學習演算法。

㈣ SVM（支持向量機）屬於神經網路范疇嗎

支持向量機是什麼?SVM是英語「支持向量機」的縮寫，支持向量機是一種常見的識別方法。在機器學習領域，它是一種監督學習模式，通常用於模式識別、分類和回歸分析。

另外我想說的是，我們不管研究哪一個范圍的科技學術問題，都要從自身去構造一套完善的思考邏輯，列好一個思考網路，從一是什麼，二是什麼三是什麼一直往下走，這樣子才更有利於我們思考問題，希望我的回答對你有幫助。

㈤ 什麼是支持向量機

什麼是支持向量機？支持向量機基本概念
SVM演算法是一種學習機制，是由Vapnik提出的旨在改善傳統神經網路學習方法的理論弱點，最先從最優分類面問題提出了支持向量機網路。SVM學習演算法根據有限的樣本信息在模型的復雜性和學習能力之間尋求最佳折中，以期獲得最好的泛化能力。SVM在形式上類似於多層前向網路，而且已被應用於模式識別、回歸分析、數據挖掘等方面。
支持向量機這些特點是其他學習演算法(如人工神經網路)所不及的。對於分類問題，單層前向網路可解決線性分類問題，多層前向網路可解決非線性分類問題。但這些網路僅僅能夠解決問題，並不能保證得到的分類器是最優的；而基於統計學習理論的支持向量機方法能夠從理論上實現對不同類別間的最優分類，通過尋找最壞的向量，即支持向量，達到最好的泛化能力。
SVM總的來說可以分為線性SVM和非線性SVM兩類。線性SVM是以樣本間的歐氏距離大小為依據來決定劃分的結構的。非線性的SVM中以卷積核函數代替內積後，相當於定義了一種廣義的趾離，以這種廣義距離作為劃分依據。
模糊支持向量機有兩種理解:一種是針對多定義樣本或漏分樣本進行模糊後處理;另一種是在訓練過程中引入模糊因子作用。
SVM在量化投資中的應用主要是進行金融時序數列的預測。根據基於支持向量機的時間序列預測模型，先由訓練樣本對模型進行訓練和完備，然後將時間序列數據進行預測並輸出預測結果。
本章介紹的第一個案例是一種基於最小二乘法的支持向最機的復雜金融數據時間序列預測方法，大大提高了求解問題的速度和收斂精度。相比於神經網路預測方法，該方法在大批量金融數據時間序列預測的訓練時間、訓練次數和預測誤差上都有了明顯提高，對復雜金融時間序列具有較好的預測效果。
第二個案例是利用SVM進行大盤拐點判斷，由於使用單一技術指標對股價反轉點進行預測存在較大的誤差，所以使用多個技術指標組合進行相互驗證就顯得特別必要。SVM由於採用了結構風險最小化原則，能夠較好地解決小樣本非線性和高維數問題，因此通過構造一個包含多個技術指標組合的反轉點判斷向最，並使用SVM對技術指標組合向量進行數據挖掘，可以得到更加准確的股價反轉點預測模型。

支持向量機基本概念
SVM演算法是一種學習機制，是由Vapnik提出的旨在改善傳統神經網路學習方法的理論弱點，最先從最優分類面問題提出了支持向量機網路。
SVM學習演算法根據有限的樣本信息在模型的復雜性和學習能力之間尋求最佳折中，以期獲得最好的泛化能力。SVM在形式上類似於多層前向網路，而且己被應用於模式識別、回歸分析、數據挖掘等方面。支持向量機方法能夠克服多層前向網路的固有缺陷，它有以下幾個優點：
(1)它是針對有限樣本情況的。根據結構風險最小化原則，盡量提高學習機的泛化能力，即由有限的訓練樣本得到小的誤差，能夠保證對獨立的測試集仍保持小的誤差，其目標是得到現有信息下的最優解，而不僅僅是樣本數趨於無窮大時的最優值。
(2)演算法最終將轉化成一個二次型尋優問題，從理論上說，得到的將是全局最優點。
(3)演算法將實際問題通過非線性變換轉換到高維的特徵空間，在高維空間中構造線性判別函數來實現原空間中的非線性判別函數，這一特殊的性質能保證機器有較好的泛化能力，同時它巧妙地解決了維數災難問題，使得其演算法復雜度與樣本維數無關。

㈥ 支持向量機和神經網路哪個收斂速度快

神經網路是基於傳統統計學的基礎上的.傳統統計學研究的內容是樣本無窮大時的漸進理論,即當樣本數據趨於無窮多時的統計性質,而實際問題中樣本數據往往是有限的.因此,假設樣本數據無窮多,並以此推導出的各種演算法很難在樣本數據有限時取得理想的應用效果.
而支持向量機則是基於統計學理論的基礎上的,可以克服神經網路難以避免的問題.通過支持向量機在逼近能力方面與BP網路模擬結果的比較表明,支持向量機具有較強的逼近能力和泛化能力.
至於收斂速度，BP神經網路的速度比向量機要慢。尤其是層次較高的時候。

㈦ 支持向量機為什麼比神經網路好神經網路不是可以訓練很多次嗎

你好！支持向量機SVM ( Support Vector Machines)是由Vanpik領導的AT&TBell實驗室研究小組 在1963年提出的一種新的非常有潛力的分類技術, SVM是一種基於統計學習理論的模式識別方法，主要應用於模式識別領域.由於當時這些研究尚不十分完善,在解...

㈧ 支持向量機為什麼比神經網路好神經網路不是可以訓練很多次嗎

神經網路需要的數據量十分龐大，實際中很難得到