神经网络和多元线性回归,神经网络多元线性回归

最新推荐文章于 2024-09-14 10:42:37 发布
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#神经网络 #线性回归 #机器学习

本文探讨了神经网络与多元线性回归的差异，神经网络的优势在于其学习能力和联想存储功能，适合处理复杂问题和图像识别。在MATLAB中使用BP神经网络进行多元线性回归时，需要考虑激活函数和参数拟合。同时，文章指出神经网络在回归问题上的构建数据策略，强调避免过度拟合和选择合适的隐层节点数。虽然神经网络在数学表达上可能不如多元线性回归清晰，但在某些场景下，如非线性问题和数值优化，神经网络表现更优。

思考:神经网络比起多元回归来说,它的优点是什么?

具有学习能力。1、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。

用matlabBP神经网络做多元线性回归，求问各参数的拟合值怎么看？

这个要看你选择的激活函数，若是你的激活函数为非线性函数，那就不可能得到各参数的拟合值A8U神经网络。如果你所选用的激活函数是线性函数，那么就可以先把输出的表达式写出来，即权向量和输入的矩阵乘积。

得到表达式后就可以得到相应参数的拟合值了。

回归问题 神经网络 怎么构建数据

样本变量不需要那么多，因为神经网络的信息存储能力有限，过多的样本会造成一些有用的信息被丢弃。如果样本数量过多，应增加隐层节点数或隐层数目，才能增强学习能力。

一、隐层数一般认为，增加隐层数可以降低网络误差（也有文献认为不一定能有效降低），提高精度，但也使网络复杂化，从而增加了网络的训练时间和出现“过拟合”的倾向。

一般来讲应设计神经网络应优先考虑3层网络（即有1个隐层）。一般地，靠增加隐层节点数来获得较低的误差，其训练效果要比增加隐层数更容易实现。

对于没有隐层的神经网络模型，

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