我知道SVM应该是'ANN杀手'，因为它们会自动选择表示复杂性并找到全局最优（对于某些SVM赞美引用，请参阅here）。
但这里我不清楚 - 所有这些优势的主张是仅仅针对2级决策问题的情况还是继续进行？ （我认为它们适用于非线性可分类，否则没人会关心）
所以我希望澄清一些案例的样本：
我不希望有人回答所有这些lil'子问题，而是给出SVM优于常见ANN等价物的一般界限（例如FFBP，循环BP，Boltzmann机器，SOM等）在实践中，并且最好在理论上也是如此。
答案 0 :(得分：53)
答案 1 :(得分：8)
我喜欢道格的回答。我想补充两条评论。
1）Vladimir Vapnick还共同发明了VC维度，这对学习理论很重要。2）我认为SVM是2000年至2009年最好的整体分类器，但在2009年之后，我不确定。由于深度学习和稀疏去噪自动编码器的工作，我认为最近神经网络的改进非常显着。我以为我看到了许多基准测试，他们的表现优于SVM。例如，参见
的幻灯片31http://deeplearningworkshopnips2010.files.wordpress.com/2010/09/nips10-workshop-tutorial-final.pdf
我的一些朋友一直在使用稀疏自动编码器技术。使用该技术构建的神经网络明显优于旧的反向传播神经网络。如果我有时间的话，我会尝试在artent.net上发布一些实验结果。
答案 2 :(得分：1)
当你有好的功能时，我希望SVM会更好。 IE，您的功能简洁地捕获了所有必要的信息。如果特征空间中同一类的实例“聚集在一起”，您可以查看您的功能是否良好。那么带有Euclidian内核的SVM应该可以解决问题。基本上，您可以将SVM视为增压的最近邻分类器，因此每当NN运行良好时，SVM应该做得更好，方法是对集合中的示例添加自动质量控制。相反 - 如果它是一个数据集，其中最近邻居（在特征空间中）预计会做得很糟糕，SVM也会做得很糟糕。
答案 3 :(得分：0)
- 是否有更好的无监督版SVM？
这里只回答这个问题。无监督学习可以通过所谓的一类支持向量机来完成。同样，与普通SVM类似，有一个元素可以促进稀疏性。在正常的SVM中，只有几个点被认为是重要的，支持向量。在单类SVM中，只有几个点可以用于：
普通SVM的优势延续到这种情况。与密度估计相比，仅需要考虑几个点。缺点也随之而来。
答案 4 :(得分：0)
SVM是否比具有许多类的ANN更好？
SVM已指定用于离散分类。在转向人工神经网络之前，请尝试使用ensemble，Random Forest，Gradient Boosting等类似的Gaussian Probability Classification方法
在强化学习之类的半监督情况下怎么办？
Deep Q learning提供了更好的选择。
是否有更好的无监督SVM版本？
SVM不适合无监督学习。您还有unsupervised learning的其他选择：K均值，分层聚类，TSNE 聚类等
从ANN的角度来看，您可以尝试Autoencoder，General adversarial network
几个有用的链接：