基于SVM与BP的分类与回归比较研究

摘要：

支持向量机是一种基于统计学习理论的机器学习方法，由于其出色的学习性能，已经广泛应用于解决分类与回归问题。对比研究支持向量机和BP神经网络在分类与回归上的异同，通过仿真实验分析两者在测试集上分类与回归的泛化能力，研究表明支持向量机的泛化能力要优于BP神经网络。

关键词：支持向量机、BP神经网络、分类、回归、泛化能力

分类号：TP1;TP3

资助基金：连云港科学和技术项目CG1123

在线出版日期：2014-08-23（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：48-53