代码面包

最近因为论文需要，研究了下神经网络，重点看了BP网络。学习过程中，我不得不感叹造物主的神奇和人类智慧的魅力，同时我也产生了一些想法想写出来跟大家交流。大家在刚开始学习神经网络的时候可能会比较难理解这种算法原理，我也不例外，但好在还有点高数和数值分析的功底，在拜读了好几篇大牛的文章后，勉勉强强对BP网络有了个大概的认识。我写这篇博文的目的主要是想让更多的神经网络初学者能加深自己对神经网络

AR(Autoregressive)模型（自回归模型）：用同一变量之前的表现情况来预测该变量现在或未来的表现情况，这种预测方法只与变量自己有关，而与其他变量无关，所以称作是自回归。数学定义模型:假定AR模型是p阶的，对于一组时间序列有观测值{x[1],x[2],.....x[N]}，计算t时刻x的预测值x[t]，其自回归方程：     x[t]=a[1]*x[t-1]+a[2]*x[t-2