今天在Quora上看到一个问题，Why is SVM still used in machine learning when Neural Networks are much more accurate?
https://www.quora.com/Why-is-SVM-still-used-in-machine-learning-when-Neural-Networks-are-much-more-accurate 这个问题很有意义，不仅仅对工程师，包括ＣＴＯ或者老板；既然深度学习如此火爆，为什么我们不用？为什么还在用ＳＶＭ或者ＬＲ这种过时的技术？
有人回答如下：
１、如果ＮＮ效果比ＳＶＭ或者ＬＲ更好，那么有可能发表一篇ｐａｐｅｒ，反过来则很难；因此你能看到更多的ｐａｐｅｒ在讨论ＮＮ
２、Data-hungry
３、Huge computational resource requirement
４、Non-trivial parameter optimization
５、Less interpretable
６、Longer to set-up
今天在Quora上看到一个问题，Why is SVM still used in machine learning...
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本文标题：既然深度学习这么流行，为什么还要用SVM?
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