给出两个不同的方法解决一个机器学习问题，并比较它们的表现和局限性。


方法1:
– 神经网络
– 数据集A
方法2:
– 支持向量机
– 数据集B
方法1：神经网络，数据集A

表现：神经网络通常能够处理复杂的非线性关系，因此应对数据集A中存在的复杂关系时，表现有可能非常出色。

局限性：神经网络需要大量的数据和计算资源进行训练和优化。在数据集A样本数量不足、过拟合倾向等情况下会表现不佳。

方法2：支持向量机，数据集B

表现：支持向量机适合用于解决分类问题。如果数据集B包含有足够明显的分类边界，支持向量机能够找出一个优秀的决策边界并具有较好的泛化能力。

局限性：支持向量机只适用于线性可分、低噪度数据，如果数据集B中存在噪音以及特征不可线性可分，支持向量机将会表现不佳。此外，支持向量机适用于二分类问题，对于多分类问题需要扩展或集成。