神经网络与支持向量机有什么联系

㈠ 分类II-神经网络和支持向量机

支持向量机可以做到全局最优，而神经网络容易陷入多重局部最优。libsvm和SVMLite都是非常流行的支持向量机工具，e1071包提供了libsvm的实现，klap包提供了对后者的实现。
SVM优势在于利用了面向工程问题的核函数，能够提供准确度非常高的模型，同时借助正则项可以避免模型的过度适应，用户不必担心诸如局部最优和多重共线性难题，弊端是训练测试速度慢，模型处理时间冗长，不适合规模庞大数据集。和神经网络一样，都属于黑盒算法，结果较难解释。另外如何确定合适核函数，也是一个难点，正则化也是需要考虑的问题。
gamma函数决定分离超平面的形状，默认为数据维度的倒数，提高它的值通常会增加支持向量的数量。考虑到成本函数，默认值通常为1，此时正则项也是常数，正则项越大，边界越小。

两幅图的比较说明，惩罚因子有较大影响。

扩展

除了选择不同的特征集和核函数，还可以借助参数gamma以及惩罚因子来调整支持向量机的性能。tune.svm函数简化了这个过程。

tuned.svm采用十折交叉来获得每次组合的错误偏差，选择误差最低的最佳参数组合。使用这个组合再训练一个支持向量机。

我们一般认为神经网络是非常高技术含量的东西，这里我们就学习下这个“高大上”的东西。其实，应该深度学习的技术含量高点，神经网络应该推出好多好多年了。

神经元的优势是可检测非线性关系，利用算法的并行化实现对大数据集的高效训练，无参模型，避免参数估计中的错误。不足是容易陷入局部最优，算法训练时间过长，可能过拟合。

图中泛化权值接近于0，说明协变量对分类结果影响不大，若总体方差>1，则协变量对分类结果存在非线性影响。

compute函数还可以获得每一层的输出 compute(network, testset[-5]) 。

这个包提供了传统的前馈反向传播神经网络算法的功能实现，neuralnet包实现了大部分神经网络算法。

如果不指定type=class，默认输出概率矩阵。

㈡ 深度神经网络 为什么 选择 支持向量机

深度学习的概念源于人工神经网络的研究。含多隐层的多层感知器就是一种深度学习结构。深度学习通过组合低层特征形成更加抽象的高层表示属性类别或特征，以发现数据的分布式特征表示。多层神经网络是指单计算层感知器只能解决线性可分问题，而大量的分类问题是线性不可分的。克服单计算层感知器这一局限性的有效办法是，在输入层与输出层之间引入隐层（隐层个数可以大于或等于1）作为输入模式“的内部表示”，单计算层感知器变成多（计算）层感知器。补充：深度学习的概念由Hinton等人于2006年提出。基于深信度网(DBN)提出非监督贪心逐层训练算法，为解决深层结构相关的优化难题带来希望，随后提出多层自动编码器深层结构。此外Lecun等人提出的卷积神经网络是第一个真正多层结构学习算法，它利用空间相对关系减少参数数目以提高训练性能。深度学习是机器学习研究中的一个新的领域，其动机在于建立、模拟人脑进行分析学习的神经网络，它模仿人脑的机制来解释数据，例如图像，声音和文本。

㈢ 支持向量机属于神经网络吗

支持向量机不属于神经网络，属于传统的机器学习算法。

㈣ SVM（支持向量机）属于神经网络范畴吗

支持向量机是什么?SVM是英语“支持向量机”的缩写，支持向量机是一种常见的识别方法。在机器学习领域，它是一种监督学习模式，通常用于模式识别、分类和回归分析。

另外我想说的是，我们不管研究哪一个范围的科技学术问题，都要从自身去构造一套完善的思考逻辑，列好一个思考网络，从一是什么，二是什么三是什么一直往下走，这样子才更有利于我们思考问题，希望我的回答对你有帮助。

㈤ 什么是支持向量机

什么是支持向量机？支持向量机基本概念
SVM算法是一种学习机制，是由Vapnik提出的旨在改善传统神经网络学习方法的理论弱点，最先从最优分类面问题提出了支持向量机网络。SVM学习算法根据有限的样本信息在模型的复杂性和学习能力之间寻求最佳折中，以期获得最好的泛化能力。SVM在形式上类似于多层前向网络，而且已被应用于模式识别、回归分析、数据挖掘等方面。
支持向量机这些特点是其他学习算法(如人工神经网络)所不及的。对于分类问题，单层前向网络可解决线性分类问题，多层前向网络可解决非线性分类问题。但这些网络仅仅能够解决问题，并不能保证得到的分类器是最优的；而基于统计学习理论的支持向量机方法能够从理论上实现对不同类别间的最优分类，通过寻找最坏的向量，即支持向量，达到最好的泛化能力。
SVM总的来说可以分为线性SVM和非线性SVM两类。线性SVM是以样本间的欧氏距离大小为依据来决定划分的结构的。非线性的SVM中以卷积核函数代替内积后，相当于定义了一种广义的趾离，以这种广义距离作为划分依据。
模糊支持向量机有两种理解:一种是针对多定义样本或漏分样本进行模糊后处理;另一种是在训练过程中引入模糊因子作用。
SVM在量化投资中的应用主要是进行金融时序数列的预测。根据基于支持向量机的时间序列预测模型，先由训练样本对模型进行训练和完备，然后将时间序列数据进行预测并输出预测结果。
本章介绍的第一个案例是一种基于最小二乘法的支持向最机的复杂金融数据时间序列预测方法，大大提高了求解问题的速度和收敛精度。相比于神经网络预测方法，该方法在大批量金融数据时间序列预测的训练时间、训练次数和预测误差上都有了明显提高，对复杂金融时间序列具有较好的预测效果。
第二个案例是利用SVM进行大盘拐点判断，由于使用单一技术指标对股价反转点进行预测存在较大的误差，所以使用多个技术指标组合进行相互验证就显得特别必要。SVM由于采用了结构风险最小化原则，能够较好地解决小样本非线性和高维数问题，因此通过构造一个包含多个技术指标组合的反转点判断向最，并使用SVM对技术指标组合向量进行数据挖掘，可以得到更加准确的股价反转点预测模型。

支持向量机基本概念
SVM算法是一种学习机制，是由Vapnik提出的旨在改善传统神经网络学习方法的理论弱点，最先从最优分类面问题提出了支持向量机网络。
SVM学习算法根据有限的样本信息在模型的复杂性和学习能力之间寻求最佳折中，以期获得最好的泛化能力。SVM在形式上类似于多层前向网络，而且己被应用于模式识别、回归分析、数据挖掘等方面。支持向量机方法能够克服多层前向网络的固有缺陷，它有以下几个优点：
(1)它是针对有限样本情况的。根据结构风险最小化原则，尽量提高学习机的泛化能力，即由有限的训练样本得到小的误差，能够保证对独立的测试集仍保持小的误差，其目标是得到现有信息下的最优解，而不仅仅是样本数趋于无穷大时的最优值。
(2)算法最终将转化成一个二次型寻优问题，从理论上说，得到的将是全局最优点。
(3)算法将实际问题通过非线性变换转换到高维的特征空间，在高维空间中构造线性判别函数来实现原空间中的非线性判别函数，这一特殊的性质能保证机器有较好的泛化能力，同时它巧妙地解决了维数灾难问题，使得其算法复杂度与样本维数无关。

㈥ 支持向量机和神经网络哪个收敛速度快

神经网络是基于传统统计学的基础上的.传统统计学研究的内容是样本无穷大时的渐进理论,即当样本数据趋于无穷多时的统计性质,而实际问题中样本数据往往是有限的.因此,假设样本数据无穷多,并以此推导出的各种算法很难在样本数据有限时取得理想的应用效果.
而支持向量机则是基于统计学理论的基础上的,可以克服神经网络难以避免的问题.通过支持向量机在逼近能力方面与BP网络仿真结果的比较表明,支持向量机具有较强的逼近能力和泛化能力.
至于收敛速度，BP神经网络的速度比向量机要慢。尤其是层次较高的时候。

㈦ 支持向量机为什么比神经网络好神经网络不是可以训练很多次吗

你好！支持向量机SVM ( Support Vector Machines)是由Vanpik领导的AT&TBell实验室研究小组 在1963年提出的一种新的非常有潜力的分类技术, SVM是一种基于统计学习理论的模式识别方法，主要应用于模式识别领域.由于当时这些研究尚不十分完善,在解...

㈧ 支持向量机为什么比神经网络好神经网络不是可以训练很多次吗

神经网络需要的数据量十分庞大，实际中很难得到