2024年9月神经网络算法优缺点（常见的分类算法有哪些他们各自的优缺点是什么）
⑴神经网络算法优缺点（常见的分类算法有哪些他们各自的优缺点是什么
⑵常见的分类算法有哪些他们各自的优缺点是什么
⑶优点：所需估计的参数少，对于缺失数据不敏感。有着坚实的数学基础，以及稳定的分类效率。缺点：假设属性之间相互独立，这往往并不成立。（喜欢吃番茄、鸡蛋，却不喜欢吃番茄炒蛋。需要知道先验概率。分类决策存在错误率。优点：不需要任何领域知识或参数假设。适合高维数据。简单易于理解。短时间内处理大量数据，得到可行且效果较好的结果。能够同时处理数据型和常规性属性。缺点：对于各类别样本数量不一致数据，信息增益偏向于那些具有更多数值的特征。易于过拟合。忽略属性之间的相关性。不支持在线学习。优点：可以解决小样本下机器学习的问题。提高泛化性能。可以解决高维、非线性问题。超高维文本分类仍受欢迎。避免神经网络结构选择和局部极小的问题。缺点：对缺失数据敏感。内存消耗大，难以解释。运行和调差略烦人。优点：思想简单，理论成熟，既可以用来做分类也可以用来做回归；可用于非线性分类；训练时间复杂度为O(n)；准确度高，对数据没有假设，对outlier不敏感；缺点：计算量太大对于样本分类不均衡的问题，会产生误判。需要大量的内存。输出的可解释性不强。优点：速度快。简单易于理解，直接看到各个特征的权重。能容易地更新模型吸收新的数据。如果想要一个概率框架，动态调整分类阀值。缺点：特征处理复杂。需要归一化和较多的特征工程。优点：分类准确率高。并行处理能力强。分布式存储和学习能力强。鲁棒性较强，不易受噪声影响。缺点：需要大量参数（网络拓扑、阀值、阈值。结果难以解释。训练时间过长。优点：adaboost是一种有很高精度的分类器。可以使用各种方法构建子分类器，Adaboost算法提供的是框架。当使用简单分类器时，计算出的结果是可以理解的。而且弱分类器构造极其简单。简单，不用做特征筛选。不用担心overfitting。缺点：对outlier（离群值比较敏感
⑷局部极小化问题：从数学角度看，传统的BP神经网络为一种局部搜索的优化方法，它要解决的是一个复杂非线性化问题，网络的权值是通过沿局部改善的方向逐渐进行调整的，这样会使算法陷入局部极值，权值收敛到局部极小点，从而导致网络训练失败。加上BP神经网络对初始网络权重非常敏感，以不同的权重初始化网络，其往往会收敛于不同的局部极小，这也是很多学者每次训练得到不同结果的根本原因。)BP神经网络算法的收敛速度慢：由于BP神经网络算法本质上为梯度下降法，它所要优化的目标函数是非常复杂的，因此，必然会出现“锯齿形现象”，这使得BP算法低效；又由于优化的目标函数很复杂，它必然会在神经元输出接近或的情况下，出现一些平坦区，在这些区域内，权值误差改变很小，使训练过程几乎停顿。)BP神经网络结构选择不一：BP神经网络结构的选择至今尚无一种统一而完整的理论指导，一般只能由经验选定。网络结构选择过大，训练中效率不高，可能出现过拟合现象，造成网络性能低，容错性下降，若选择过小，则又会造成网络可能不收敛。而网络的结构直接影响网络的逼近能力及推广性质。因此，应用中如何选择合适的网络结构是一个重要的问题。)应用实例与网络规模的矛盾问题：BP神经网络难以解决应用问题的实例规模和网络规模间的矛盾问题，其涉及到网络容量的可能性与可行性的关系问题，即学习复杂性问题。)BP神经网络预测能力和训练能力的矛盾问题：预测能力也称泛化能力或者推广能力，而训练能力也称逼近能力或者学习能力。一般情况下，训练能力差时，预测能力也差。
⑸最小二乘法、回归分析法、灰色预测法、决策论、神经网络等个算法的使用范围及优缺点是什么
⑹最小二乘法：通过最小化误差的平方和寻找数据的最佳函数匹配。利用最小二乘法可以简便地求得未知的数据，并使得这些求得的数据与实际数据之间误差的平方和为最小。最小二乘法还可用于曲线拟合。其他一些优化问题也可通过最小化能量或最大化熵用最小二乘法来表达。优点：实现简单，计算简单。缺点：不能拟合非线性数据.回归分析法：指的是确定两种或两种以上变量间相互依赖的定量关系的一种统计分析方法。在大数据分析中，回归分析是一种预测性的建模技术，它研究的是因变量（目标和自变量（预测器之间的关系。这种技术通常用于预测分析，时间序列模型以及发现变量之间的因果关系。优点：在分析多因素模型时，更加简单和方便，不仅可以预测并求出函数，还可以自己对结果进行残差的检验，检验模型的精度。缺点：回归方程式只是一种推测，这影响了因子的多样性和某些因子的不可测性，使得回归分析在某些情况下受到限制。灰色预测法：色预测法是一种对含有不确定因素的系统进行预测的方法。它通过鉴别系统因素之间发展趋势的相异程度，即进行关联分析，并对原始数据进行生成处理来寻找系统变动的规律，生成有较强规律性的数据序列，然后建立相应的微分方程模型，从而预测事物未来发展趋势的状况。它用等时间距离观测到的反应预测对象特征的一系列数量值构造灰色预测模型，预测未来某一时刻的特征量，或者达到某一特征量的时间。优点：对于不确定因素的复杂系统预测效果较好，且所需样本数据较小。缺点：基于指数率的预测没有考虑系统的随机性，中长期预测精度较差。决策树：在已知各种情况发生概率的基础上，通过构成决策树来求取净现值的期望值大于等于零的概率，评价项目风险，判断其可行性的决策分析方法，是直观运用概率分析的一种图解法。由于这种决策分支画成图形很像一棵树的枝干，故称决策树。在机器学习中，决策树是一个预测模型，他代表的是对象属性与对象值之间的一种映射关系。优点：能够处理不相关的特征；在相对短的时间内能够对大型数据源做出可行且效果良好的分析；计算简单，易于理解，可解释性强；比较适合处理有缺失属性的样本。缺点：忽略了数据之间的相关性；容易发生过拟合（随机森林可以很大程度上减少过拟合；在决策树当中,对于各类别样本数量不一致的数据，信息增益的结果偏向于那些具有更多数值的特征。神经网络：优点：分类的准确度高；并行分布处理能力强,分布存储及学习能力强，对噪声神经有较强的鲁棒性和容错能力，能充分逼近复杂的非线性关系；具备联想记忆的功能。缺点：神经网络需要大量的参数，如网络拓扑结构、权值和阈值的初始值；不能观察之间的学习过程，输出结果难以解释，会影响到结果的可信度和可接受程度；学习时间过长,甚至可能达不到学习的目的。
⑺神经网络算法相对于普通的算法的优越性在哪啊！例如在曲线拟合方面与基本的命令有什么区别信号处理不也
⑻优点：（对特征数据无要求，不需相互独立（适用于非线性问题；缺点：（黑箱，即难以解释其运算结果；（需要较多的训练数据；（存在过拟合；
⑼神经网络算法的局限性
⑽神经网络算法的局限性是：可以使用均值函数但是这个函数将获取嵌入的平均值，并将其分配为新的嵌入。但是，很容易看出，对于某些不同的图，它们会给出相同的嵌入，所以，均值函数并不是单射的。
⑾即使图不同，节点v和v’的平均嵌入聚合（此处嵌入对应于不同的颜色将给出相同的嵌入。
⑿这里真正重要的是，你可以先用某个函数f(x)将每个嵌入映射到一个新的嵌入，然后进行求和，得到一个单射函数。在证明中，它们实际上显式地声明了这个函数f，这需要两个额外条件，即X是可数的，且任何多重集都是有界的。
⒀并且事实上，在训练中并没有任何东西可以保证这种单射性，而且可能还会有一些图是GIN无法区分的，但WL可以。所以这是对GIN的一个很强的假设，如果违反了这一假设，那么GIN的性能将受到限制。
⒁神经网络算法的普适性是：
⒂研究模型的局限性通常更容易获得对模型的洞察。毕竟，网络所不能学到的关于特定特征的知识在应用时独立于训练过程。
⒃此外，通过帮助我们理解与模型相关的任务的难度，不可能性结果（impossibilityresult有助于得出关于如何选择模型超参数的实用建议。
⒄以图分类问题为例。训练一个图分类器需要识别是什么构成了一个类，即在同一个类而非其他类中找到图共享的属性，然后决定新的图是否遵守所学习到的属性。
⒅然而，如果可以通过一定深度的图神经网络（且测试集足够多样化证明上述决策问题是不可能的，那么我们可以确定，同一个网络将不会学习如何正确地对测试集进行分类，这与使用了什么学习算法无关。因此，在进行实验时，我们应该把重点放在比下限更深的网络上。
⒆对偶传播神经网络优缺点
⒇对偶传播神经网络优点。对偶神经网络的多重定积分计算方法相比于传统的数值积分方法，优势在于可以获得被积函数的原函数。、对偶传播神经网络优缺点。实际训练过程中精度和效率仍无法达到预期。
⒈决策森林和卷积神级网络的优缺点
⒉做卷积神经网络需要将数据集归一化。不同的尺寸混合在一起难以训练。.卷积神经网络没有记忆功能。.对图像处理很友善，对视频语音自然语言处理能力差
⒊机器学习之人工神经网络算法
⒋机器学习中有一个重要的算法，那就是人工神经网络算法，听到这个名称相信大家能够想到人体中的神经。其实这种算法和人工神经有一点点相似。当然，这种算法能够解决很多的问题，因此在机器学习中有着很高的地位。下面我们就给大家介绍一下关于人工神经网络算法的知识。.神经网络的来源我们听到神经网络的时候也时候近一段时间，其实神经网络出现有了一段时间了。神经网络的诞生起源于对大脑工作机理的研究。早期生物界学者们使用神经网络来模拟大脑。机器学习的学者们使用神经网络进行机器学习的实验，发现在视觉与语音的识别上效果都相当好。在BP算法诞生以后，神经网络的发展进入了一个热潮。.神经网络的原理那么神经网络的学习机理是什么？简单来说，就是分解与整合。一个复杂的图像变成了大量的细节进入神经元，神经元处理以后再进行整合，最后得出了看到的是正确的结论。这就是大脑视觉识别的机理，也是神经网络工作的机理。所以可以看出神经网络有很明显的优点。.神经网络的逻辑架构让我们看一个简单的神经网络的逻辑架构。在这个网络中，分成输入层，隐藏层，和输出层。输入层负责接收信号，隐藏层负责对数据的分解与处理，最后的结果被整合到输出层。每层中的一个圆代表一个处理单元，可以认为是模拟了一个神经元，若干个处理单元组成了一个层，若干个层再组成了一个网络，也就是”神经网络”。在神经网络中，每个处理单元事实上就是一个逻辑回归模型，逻辑回归模型接收上层的输入，把模型的预测结果作为输出传输到下一个层次。通过这样的过程，神经网络可以完成非常复杂的非线性分类。.神经网络的应用。图像识别领域是神经网络中的一个著名应用，这个程序是一个基于多个隐层构建的神经网络。通过这个程序可以识别多种手写数字，并且达到很高的识别精度与拥有较好的鲁棒性。可以看出，随着层次的不断深入，越深的层次处理的细节越低。但是进入年代，神经网络的发展进入了一个瓶颈期。其主要原因是尽管有BP算法的加速，神经网络的训练过程仍然很困难。因此年代后期支持向量机算法取代了神经网络的地位。在这篇文章中我们大家介绍了关于神经网络的相关知识，具体的内容就是神经网络的起源、神经网络的原理、神经网络的逻辑架构和神经网络的应用，相信大家看到这里对神经网络知识有了一定的了解，希望这篇文章能够帮助到大家。
⒌神经网络与模糊控制优劣
⒍由工业过程的定性认识出发，比较容易建立语言控制规则，因而模糊控制对那些数学模型难以获取，动态特性不易掌握或变化非常显著的对象非常适用。()基于模型的控制算法及系统设计方法，由于出发点和性能指标的不同，容易导致较大差异；但一个系统语言控制规则却具有相对的独立性，利用这些控制规律间的模糊连接，容易找到折中的选择，使控制效果优于常规控制器。()模糊控制是基于启发性的知识及语言决策规则设计的，这有利于模拟人工控制的过程和方法，增强控制系统的适应能力，使之具有一定的智能水平。()模糊控制系统的鲁棒性强，干扰和参数变化对控制效果的影响被大大减弱，尤其适合于非线性、时变及纯滞后系统的控制。|||什么是模糊控制？与传统控制理论相比有什么优点？模糊控制是近代控制理论中建立在模糊集合轮上基础上的一种基于语言规则与模糊推理的控制理论，它是智能控制的一个重要分支。与传统控制理论相比，模糊控制有两大不可比拟的优点：第一，模糊控制在许多应用中可以有效且便捷的实现人的控制策略和经验，这一优点自从模糊控制诞生以来就一直受到人们密切的关注；第二，模糊控制不需要被控对象的数学模型即可实现较好的控制，这是因为被控对象的动态特性已隐含在模糊控制器输入、输出模糊集及模糊规则中。所以模糊控制被越来越多的应用于各个领域，尤其是被广泛应用于家电系列中，基于模糊控制的洗衣机就是其中的一个典型实例。|||模糊控制实质上是一种非线性控制，从属于智能控制的范畴。模糊控制的一大特点是既具有系统化的理论，又有着大量实际应用背景。|||优点：对于难于建立模型的控制对象不失为一种良好的控制方法。