bp神经网络预测模型和logistics回归模型哪个更难

Question

如题所述

Answer 1

bp神经网络预测模型更难。根据查询相关公开信息显示，bp神经网络预测模型通过过样本数据的训练，不断修正网络权值和阈值使误差函数沿负梯度方向下降，逼近期望输出。是一种应用为广泛的神经网络模型，多用于函数逼近、模型识别分类、数据压缩和时间序列预测等。logistics回归模型是一种广义的线性回归分析模型，常用于数据挖掘，疾病自动诊断，经济预测等领域。