人工智能学习--ANN模型、SVR模型
人工神经网络 (ANN)
概念
人工神经网络（ANN）是一种模拟人脑神经元连接结构的计算模型，通过多层神经元和加权连接来处理数据。典型的ANN由输入层、隐藏层和输出层组成。
工作原理
ANN通过传递输入数据至隐藏层神经元，将各层输出作为下一层输入，最后输出预测结果。训练过程通过反向传播（Backpropagation）调整连接权重，以最小化预测误差。
作用
ANN适用于分类、回归、图像识别、语音处理等复杂数据建模任务，尤其是非线性数据的建模。
优点
- 能处理复杂非线性问题
- 可用于高维数据
- 具有较高的自适应学习能力
缺点
- 训练时间较长，计算资源要求高
- 需要大量数据才能表现良好
- 可解释性较差
支持向量回归 (SVR)
概念
支持向量回归（SVR）是基于支持向量机（SVM）的一种回归方法，旨在找到一个尽可能平滑的超平面，使绝大多数样本点位于一个宽度为 ε 的管道内。
工作原理
SVR通过非线性映射将数据投影到高维空间，在该空间中找到合适的超平面（或曲面）以进行回归。支持向量决定了边界，模型仅对支持向量的误差进行优化。
作用
SVR适用于较小规模的数据集和线性或非线性关系较强的数据建模，常用于回归问题，如时间序列预测。
优点
- 能处理小样本和高维数据
- 对异常值不敏感，稳健性高
- 可适用于非线性数据
缺点
- 参数选择复杂，训练耗时
- 对于大数据集效果不佳
- 不适用于大量特征
原文地址：https://blog.csdn.net/m0_69435612/article/details/143520665
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