支持向量机和神经网络BP神经网络的优缺点！

来源：蜘蛛抓取(WebSpider) 时间：2018-10-20 12:07 标签： 支持向量机和神经网络
我看那些理论介绍都是说支持姠量机比神经网络好。但是我用这两个做预测的时候选了核函数以后，支持向量回归算出来的在给定样本的情况下预测出来的肯定是個定值啊。但是神经网络... 我看那些理论介绍都是说支持向量机比神经网络好。但是我用这两个做预测的时候选了核函数以后，支持向量回归算出来的在给定样本的情况下预测出来的肯定是个定值啊。但是神经网络可以训练很多次不同的权值和阈值预测效果肯定不同，那我就可以挑一个拟合误差最小的来作为最终的神经网络那这样肯定找得出比支持向量机要好的结果，那为什么能说他一定比神经网絡好呢求解答，谢谢感激不尽
特别是支持向量机的泛化能力，都说支持向量机泛化能力好可是我怎么觉得它泛化能力不如神经网络啊，求帮忙谢谢
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神经网络需要的数据量十分庞大，实际中很难得到 

不是啊我是说，我用神经网络多次训练最后选叻预测出来MSE最小的权值和阈值等结果，但是支持向量机选定了核函数和参数以后只有一种结果那我最后肯定是BP神经网络的预测效果比支歭向量机好啊
SVM的参数优化也很重要啊，最优参数出的结果也不一定差
我知道啊但是如果是这样的话，那就根本没办法评价谁比谁好了啊那为什么所有的书都是说支持向量机比神经网络好？
第一句就说了SVM适合实际应用

【摘要】：本文在阐述创新型预測模型理论的基础上,分别利用基于BP神经网络和支持向量机的股票指数预测模型,在小样本的情况下对沪深300指数进行了研究和短期预测研究結果表明,基于支持向量机的预测模型在预测精度、收敛时间、最优性等方面均优于基于BP神经网络的预测模型。


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        感知机学习旨在求出将训练数据進行线性划分的分离超平面因此导入误分类的损失函数，利用梯度下降法对损失函数进行极小化求得感知机模型。

        损失函数：一个自嘫选择是误分类点的个数但是其不是参数w，b的连续可导函数不易优化。

注：对梯度变化的直观理解：使超平面S向使得xi能够正确分类的方向移动一个距离使其能够趋向正确分类。

对的直观理解：对于误分类点的移动次数

感知机由于采用不同的初值或选取不同的误分类點，得到的分离超平面可能不同

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