回归分析和神经网络哪个好

1. 神经网络优缺点，

优点：

（1）具有自学习功能。例如实现图像识别时，只在先把许多不同的图像样板和对应的应识别的结果输入人工神经网络，网络就会通过自学习功能，慢慢学会识别类似的图像。

自学习功能对于预测有特别重要的意义。预期未来的人工神经网络计算机将为人类提供经济预测、市场预测、效益预测，其应用前途是很远大的。

（2）具有联想存储功能。用人工神经网络的反馈网络就可以实现这种联想。

（3）具有高速寻找优化解的能力。寻找一个复杂问题的优化解，往往需要很大的计算量，利用一个针对某问题而设计的反馈型人工神经网络，发挥计算机的高速运算能力，可能很快找到优化解。

缺点：

（1）最严重的问题是没能力来解释自己的推理过程和推理依据。

（2）不能向用户提出必要的询问，而且当数据不充分的时候，神经网络就无法进行工作。

（3）把一切问题的特征都变为数字，把一切推理都变为数值计算，其结果势必是丢失信息。

（4）理论和学习算法还有待于进一步完善和提高。

(1)回归分析和神经网络哪个好扩展阅读：

神经网络发展趋势

人工神经网络特有的非线性适应性信息处理能力，克服了传统人工智能方法对于直觉，如模式、语音识别、非结构化信息处理方面的缺陷，使之在神经专家系统、模式识别、智能控制、组合优化、预测等领域得到成功应用。

人工神经网络与其它传统方法相结合，将推动人工智能和信息处理技术不断发展。近年来，人工神经网络正向模拟人类认知的道路上更加深入发展，与模糊系统、遗传算法、进化机制等结合，形成计算智能，成为人工智能的一个重要方向，将在实际应用中得到发展。

将信息几何应用于人工神经网络的研究，为人工神经网络的理论研究开辟了新的途径。神经计算机的研究发展很快，已有产品进入市场。光电结合的神经计算机为人工神经网络的发展提供了良好条件。

神经网络在很多领域已得到了很好的应用，但其需要研究的方面还很多。其中，具有分布存储、并行处理、自学习、自组织以及非线性映射等优点的神经网络与其他技术的结合以及由此而来的混合方法和混合系统，已经成为一大研究热点。

由于其他方法也有它们各自的优点，所以将神经网络与其他方法相结合，取长补短，继而可以获得更好的应用效果。目前这方面工作有神经网络与模糊逻辑、专家系统、遗传算法、小波分析、混沌、粗集理论、分形理论、证据理论和灰色系统等的融合。

参考资料：网络-人工神经网络

2. 神经网络挖掘模型与logistic回归挖掘模型的不同点有哪些

逻辑回归有点像线性回归，但是它是当因变量不是数字时使用。比如说因变量是布尔变量（如是/否响应），这时候就需要逻辑回归。它称为回归，但实际上是是根据回归进行分类，它将因变量分类为两个类中的任何一个。

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如上所述，逻辑回归用于预测二进制输出。例如，如果信用卡公司打算建立一个模型来决定是否向客户发放信用卡，它将模拟客户是否需要这张或者能够承担这张信用卡 。

它给出了事件发生概率的对数，以记录未发生事件的概率。最后，它根据任一类的较高概率对变量进行分类。

而神经网络（Neutral Network）是通过数学算法来模仿人脑思维的，它是数据挖掘中机器学习的典型代表。神经网络是人脑的抽象计算模型，我们知道人脑中有数以百亿个神经元（人脑处理信息的微单元），这些神经元之间相互连接，是的人的大脑产生精密的逻辑思维。而数据挖掘中的“神经网络”也是由大量并行分布的人工神经元（微处理单元）组成的，它有通过调整连接强度从经验知识中进行学习的能力，并可以将这些知识进行应用。

神经网络就像是一个爱学习的孩子，您教她的知识她是不会忘记而且会学以致用的。我们把学习集（Learning Set）中的每个输入加到神经网络中，并告诉神经网络输出应该是什么分类。在全部学习集都运行完成之后，神经网络就根据这些例子总结出她自己的想法，到底她是怎么归纳的就是一个黑盒了。之后我们就可以把测试集（Testing Set）中的测试例子用神经网络来分别作测试，如果测试通过（比如80%或90%的正确率），那么神经网络就构建成功了。我们之后就可以用这个神经网络来判断事务的分类了。

具体来说，”神经网络“是一组互相连接的输入/输出单元，其中每个连接都会与一个券种相关联。在学习阶段，通过调整这些连接的权重，就能够预测输入观测值的正确类标号。因此可以理解为人工神经网络是由大量神经网络元通过丰富完善的连接、抽样、简化和模拟而形成的一种信息处理系统。

3. 多元线性回归与神经网络的优缺点对比

我现在做的毕业设计是数据融合 用了最小二乘法也就是你所说的多元线性回归和神经网络

4. SPSS软件进行回归和神经网络分析后，模拟回归方程怎么写

已经加了QQ,我可以帮您。说一下流程：
第一步，要建立变量，点变量视图，取名字，回车
第二步，点数据视图，录入数据
第三点分析--回归，调入因变量 和自变量，确定即可。
至于神经网友，我也不会，另请高人吧。
希望能帮上您！刘得意统计服务

5. 逻辑回归和深度神经网络：哪个更适合你

因为逻辑回归可以看成是一个简化的单层神经网络。虽然理论上神经网络具备逼近任意函数的能力，但是实际上很难通过训练让一个单层网络拥有这样的能力。所以一般神经网络至少2层，随着层数的增加，分类效果也会有一定的上升。

6. 多元线性回归分析的优缺点

一、多元线性回归分析的优点：

1、在回归分析中，如果有两个或两个以上的自变量，就称为多元回归。事实上，一种现象常常是与多个因素相联系的，由多个自变量的最优组合共同来预测或估计因变量，比只用一个自变量进行预测或估计更有效，更符合实际。因此多元线性回归比一元线性回归的实用意义更大。

2、在多元线性回归分析是多元回归分析中最基础、最简单的一种。

3、运用回归模型，只要采用的模型和数据相同，通过标准的统计方法可以计算出唯一的结果。

二、多元线性回归分析的缺点

有时候在回归分析中，选用何种因子和该因子采用何种表达 式只是一种推测，这影响了用电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。

多元线性回归的基本原理和基本计算过程与一元线性回归相同，但由于自变量个数多，计算相当麻烦，一般在实际中应用时都要借助统计软件。这里只介绍多元线性回归的一些基本问题。

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社会经济现象的变化往往受到多个因素的影响，因此，一般要进行多元回归分析，我们把包括两个或两个以上自变量的回归称为多元线性回归 。

多元线性回归与一元线性回归类似，可以用最小二乘法估计模型参数，也需对模型及模型参数进行统计检验 。

选择合适的自变量是正确进行多元回归预测的前提之一，多元回归模型自变量的选择可以利用变量之间的相关矩阵来解决。

Matlab、spss、SAS等软件都是进行多元线性回归的常用软件。

7. 神经网络是回归算法还是分类算法

不是很清楚题主所说的难具体指什么如果题主指应用算法解决实际问题的话决策树要简单一些有很多封装的很好的decisiontree的包，比如CART，C4.5等等而神经网络(NN)一般有大量参数需要手工设置和调节如果题主指算法推导的难度的话两个差不多吧决策树的分裂方法可能稍微简单一下NN的话用BP或者SGD的话都需要用chainrule求导

8. 最小二乘法、回归分析法、灰色预测法、决策论、神经网络等5个算法的使用范围及优缺点是什么

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。

9. 最近在研究回归分析，感觉用神经网络来做这个是不是不太合适，因为最终得到的模型在数学上不是很好表达

神经网络也是什么都能做，确实在解释上不好。其实神经网络最后一层也是回归模型，只是输入层经过了几层。现在问题是要精度还是解释。神经网络需要的数据量大，一般回归模型没那么需要数据但精度不够。

10. bp神经网络预测和多元线性回归预测哪一个比较好

可以的，都输入输出，线性回归有确切模型出来，神经网络不一定有确切模型