既然神经网络可以解决分类问题，那SVM、决策树这些算法还有什么意义呢？

先说结论：没有一个模型是万能的，需要根据数据选择适合的模型。 在机器学习中，数据大概可以分成四大类：图像 (Image)，序列(Sequence)，图(Graph) 和表格(Tabular) 数据。其中，前3类数据有比较明显的模式，比如图像和图的空间局部性，序列的上下文关系和时序依赖等。而表格数据常见于各种工业界的任务，如广告点击率预测，推荐系统等。在表格数据中，每个特征表示一个属性，如性别，价格

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