SVM与RBF区别?

Question

svm是把数据从低维映射到高维，而RBF神经网络也是这样，那SVM和RBF神经网络的区别是什么呢？具体有哪些不同，求详细解答

Answer 1

该回答引用ChatGPT
请参考下面的解释，如果觉得不错，还请 点击 采纳，感谢！
Support Vector Machine (SVM) 和 Radial Basis Function (RBF) 神经网络是两种不同的机器学习算法。两者都用于对数据进行分类，但它们的理论基础和实现方式不同。

SVM 是一种二分类算法，通过找到一条超平面将数据点分离开来，从而对数据进行分类。SVM 引入了核函数技术，允许将数据从低维空间映射到高维空间。

RBF 神经网络是一种前馈神经网络，通过运用 RBF 函数对数据进行预测。RBF 神经网络在内部也使用了映射的技术，但它的理论基础与 SVM 不同。RBF 神经网络更复杂，但更适合处理多分类问题。

总而言之，SVM 和 RBF 神经网络在目的上是相似的，但它们的理论基础、实现方法和适用范围都不同。因此，在选择时需要根据数据特点和问题的复杂程度等因素进行考虑。