bp学习算法是什么类型的算法？它主要有哪些不足

BP学习算法是一种基于梯度下降的监督学习算法，主要用于神经网络的训练。不足之处包括：

1.容易陷入局部最优解：由于BP算法寻求全局最优解的能力较弱，容易陷入局部最优解，导致模型准确率下降。

2.计算量大：BP算法需要计算每个参数关于损失函数的偏导数，计算量大，时间复杂度高。

3.对于非线性分类问题表现不佳：BP算法需要使用激活函数对网络进行非线性变换，但是在处理非线性分类问题的时候，其表现不佳。

4.需要大量数据支持：BP算法需要大量数据来训练模型，否则模型容易出现欠拟合情况，导致模型表现不佳。