在这个例子中，我们试图建立一个神经网络来估计一个人的脂肪百分比，这个人由13个物理属性描述。
本文介绍MATLAB软件中神经网络拟合（Neural Net Fitting）工具箱的具体使用方法。
iris以鸢尾花的特征作为数据来源，数据集包含150个数据集，分为3类（setosa,versicolor, virginica），每类50个数据，每个数据包含4个属性。每一个数据包含4个独立的属性，这些属性变量测量植物的花朵（比如萼片和花瓣的长度等）信息。要求以iris数据为对象，来进行不可测信息（样本类别）的估计。数据随机打乱，然后训练集：测试集=7：3进行训练，并和实际结果作比较
人工神经网络在AI中具有举足轻重的地位，除了找到最好的神经网络模型和训练数据集之外，人工神经网络的另一个挑战是如何在嵌入式设备上实现它，同时优化性能和功率效率。 使用云计算并不总是一个选项，尤其是当设备没有连接的时候。 在这种情况下，需要一个能够实时进行信号预处理和执行神经网络的平台，需要最低功耗，尤其是在一个电池设备上运行的时候。
最近一段时间在研究如何利用预测其销量个数，在网上搜索了一下，发现了很多模型来预测，比如利用回归模型、时间序列模型，GM（1,1）模型，可是自己在结合实际的工作内容，发现这几种模型预测的精度不是很高，于是再在网上进行搜索，发现神经网络模型可以来预测，并且有很多是结合时间序列或者SVM（支持向量机）等组合模型来进行预测，本文结合实际数据，选取了常用的BP神经网络算法，其算法原理，因网上一大堆，所以在此不必一一展示，并参考了bp神经网络进行交通预测的Matlab源代码这篇博文，运用matlab 2016a,给出了下面的代码，并最终进行了预测
首先声明，这篇文章的内容并不全是本人的原创内容，凡是引用了别人的博客或者文章的地方，我都会标注出来，以便大家阅读原文。
在本文中，长短期记忆网络——通常称为“LSTM”——是一种特殊的RNN递归神经网络，能够学习长期依赖关系
BP神经网络属于人工智能范畴，在我看来它更多的是一个用于预测的工具，尽管它的用处还不仅于此。在数学建模上，很多时候，题目提供了很多历史数据，我经常用这些历史数据，用BP神经网络训练它，利用训练好的BP神经网络，来预测接下来的未知的值。
选自arXiv 机器之心编译 参与：吴攀、蒋思源、李亚洲 初学者在学习神经网络的时候往往会有不知道从何处入手的困难，甚至可能不知道选择什么工具入手才合适。近日，来自意大利的四位研究者发布了一篇题为《神经网络初学者：在 MATLAB、Torch 和 TensorFlow 中的快速实现（Neural Networks for Beginners A fast implementation in Matlab, Torch, TensorFlow）》的论文，对 MATLAB、Torch 和 TensorFlow
在之前的一篇博客（https://blog.csdn.net/zhebushibiaoshifu/article/details/114806478）中，我们对基于MATLAB的随机森林（RF）回归与变量影响程度（重要性）排序代码加以详细讲解与实践。本次我们继续基于MATLAB，对另一种常用的机器学习方法——神经网络方法加以代码实战。
clear; clc; TestSamNum = 20; % 学习样本数量 ForcastSamNum = 2; % 预测样本数量 HiddenUnitNum=8; % 隐含层 InDim = 3; % 输入层 OutDim = 2; % 输出层 % 原始数据 % 人数(单位：万人) sqrs = [20.55 22.44 25.37 27.13 29.45 30.10 30.96 34.06 36.42 38.09 39.13 39.99 ... 41.93 44.59 47.30 52.89 55.73 56.76 59.17 60.63]; % 机动车数(单位：万辆) sqjdcs = [0.6 0.75 0.85 0.9 1.05 1.35 1.45 1.6 1.7 1.85 2.15 2.2 2.25 2.35 2.5 2.6... 2.7 2.85 2.95 3.1]; % 公路面积(单位：万平方公里) sqglmj = [0.09 0.11 0.11 0.14 0.20 0.23 0.23 0.32 0.32 0.34 0.36 0.36 0.38 0.49 ... 0.56 0.59 0.59 0.67 0.69 0.79]; % 公路客运量(单位：万人) glkyl = [5126 6217 7730 9145 10460 11387 12353 15750 18304 19836 21024 19490 20433 ... 22598 25107 33442 36836 40548 42927 43462]; % 公路货运量(单位：万吨) glhyl = [1237 1379 1385 1399 1663 1714 1834 4322 8132 8936 11099 11203 10524 11115 ... 13320 16762 18673 20724 20803 21804]; p = [sqrs; sqjdcs; sqglmj]; % 输入数据矩阵 t = [glkyl; glhyl]; % 目标数据矩阵 [SamIn, minp, maxp, tn, mint, maxt] = premnmx(p, t); % 原始样本对(输入和输出)初始化 SamOut = tn; % 输出样本 MaxEpochs = 50000; % 最大训练次数 lr = 0.05; % 学习率 E0 = 1e-3; % 目标误差 rng('default'); W1 = rand(HiddenUnitNum, InDim); % 初始化输入层与隐含层之间的权值 B1 = rand(HiddenUnitNum, 1); % 初始化输入层与隐含层之间的阈值 W2 = rand(OutDim, HiddenUnitNum); % 初始化输出层与隐含层之间的权值 B2 = rand(OutDim, 1); % 初始化输出层与隐含层之间的阈值 ErrHistory = zeros(MaxEpochs, 1); for i = 1 : MaxEpochs HiddenOut = logsig(W1*SamIn + repmat(B1, 1, TestSamNum)); % 隐含层网络输出 NetworkOut = W2*HiddenOut + repmat(B2, 1, TestSamNum); % 输出层网络输出 Error = SamOut - NetworkOut; % 实际输出与网络输出之差 SSE = sumsqr(Error); % 能量函数(误差平方和) ErrHistory(i) = SSE; if SSE < E0 break; end % 以下六行是BP网络最核心的程序 % 权值(阈值)依据能量函数负梯度下降原理所作的每一步动态调整量 Delta2 = Error; Delta1 = W2' * Delta2 .* HiddenOut .* (1 - HiddenOut); dW2 = Delta2 * HiddenOut'; dB2 = Delta2 * ones(TestSamNum, 1); dW1 = Delta1 * SamIn'; dB1 = Delta1 * ones(TestSamNum, 1); % 对输出层与隐含层之间的权值和阈值进行修正 W2 = W2 + lr*dW2; B2 = B2 + lr*dB2; % 对输入层与隐含层之间的权值和阈值进行修正 W1 = W1 + lr*dW1; B1 = B1 + lr*dB1; end HiddenOut = logsig(W1*SamIn + repmat(B1, 1, TestSamNum)); % 隐含层输出最终结果 NetworkOut = W2*HiddenOut + repmat(B2, 1, TestSamNum); % 输
时间序列预测问题是预测建模问题中的一种困难类型（点击文末“阅读原文”获取完整代码数据）。
MATLAB是一款被广泛应用于科学计算、数据分析和工程设计等领域的软件。它具有强大的数学计算能力，支持矩阵运算、曲线拟合、图像处理、信号处理等功能。在本文中，我们将通过举例的方式介绍MATLAB的特色功能和使用方法。
BP（Back-propagation，反向传播）神经网络是最传统的神经网络。当下的各种神经网络的模型都可以看做是BP神经网络的变种（虽然变动很大…）。 这东西是干什么用的呢？ 我们在现实中要处理的一切问题映射到数学上只分为两类，可归纳的问题与不可归纳的问题。首先什么是不可归纳的问题，举个例子，你不能用一套完美的数学公式去表达所有的质数 ， 因为目前的研究表明，还没有什么方法是能够表达质数的，也就是说，质数的出现，本身不具备严格的数学规律，所以无法归纳。 但是我们人眼看到猫猫狗狗的图片就很容易分辨哪个是猫，哪个是狗。这说明在猫和狗之间，确实存在着不同，虽然你很难说清楚它们的不同到底是什么，但是可以知道，这背后是可以通过一套数学表达来完成的，只是很复杂而已。 大部分AI技术的目的就是通过拟合这个复杂的数学表达，建立一个解决客观问题的数学函数。BP神经网络的作用也是如此。 BP神经网络这个名字由两部分组成，BP（反向传播）和神经网络。神经网络是说这种算法是模拟大脑神经元的工作机理，并有多层神经元构成的网络。 而这个名字的精髓在BP上，即反向传播。反向传播是什么意思呢。这里举个例子来说明。 比如你的朋友买了一双鞋，让你猜价格。 你第一次猜99块钱，他说猜低了。 你第二次猜101块钱，他说猜高了。 你第三次猜100块钱，他说猜对了。 你猜价格的这个过程是利用随机的数据给出一个预测值，这是一个正向传播。 而你的朋友将你的预测值与真实值进行对比，然后给出一个评价，这个过程是一个反向传播。 神经网络也是类似的过程，通过对网络的超参数进行随机配置，得到一个预测值。这是一个正向传播的过程。而后计算出预测值与真实值的差距，根据这个差距相应的调整参数，这是一个反向传播的过程。通过多次迭代，循环往复，我们就能计算出一组合适的参数，得到的网络模型就能拟合一个我们未知的复杂函数。 我们来看这个BP神经网络的示意图
误差直方图
本文描述了训练支持向量回归模型的过程，该模型用于预测基于几个天气变量、一天中的某个小时、以及这一天是周末/假日/在家工作日还是普通工作日的用电量
figure, ploterrcorr(errors) %绘制误差的自相关情况(20lags)
机器之心原创 作者：蒋思源 近日，Mathworks 推出了包含 MATLAB 和 Simulink 产品系列的 Release 2017b（R2017b），该版本大大加强了 MATLAB 对深度学习的支持，并简化了工程师、研究人员及其他领域专家设计、训练和部署模型的方式。该更新版本从数据标注、模型搭建、训练与推断还有最后的模型部署方面完整地支持深度学习开发流程。此外，MATLAB 这次更新最大的亮点是新组件 GPU Coder，它能自动将深度学习模型代码转换为 NVIDIA GPU 的 CUDA 代码，G
分类问题属于机器学习问题的类别，其中给定一组特征，任务是预测离散值。分类问题的一些常见示例是，预测肿瘤是否为癌症，或者学生是否可能通过考试。
分类问题属于机器学习问题的类别，其中给定一组特征，任务是预测离散值。分类问题的一些常见示例是，预测肿瘤是否为癌症，或者学生是否可能通过考试
谢谢大家支持，可以让更多朋友和有兴趣志同道合的人关注这个公众号。让知识传播的更加富有活力，谢谢各位读者。 查看之前博文资料请点击右上角查看历史消息 最近研究了几天深度学习的Matlab工具箱代码，发现作者给出的源码中注释实在是少得可怜，为了方便大家阅读，特对代码进行了注释，与大家分享。 在阅读Matlab工具箱代码之前，建议大家阅读几篇CNN方面的两篇经典材料. （1）《Notes on Convolutional Neural Networks》，这篇文章是与Matlab工具箱代码配套的文献，不过文
x1 和 x2 输入对于 H1 和 H2 将具有相同的值。但是，H1和H2的权重可能不同，也可能相同。而且，偏差也可以不同，即b1和b2可以不同。
介绍 如果您一直在追踪数据科学/机器学习，您将不会错过深度学习和神经网络周围的动态。组织正在寻找具有深度学习技能的人，无论他们在哪里。从竞争开始到开放采购项目和大额奖金，人们正在尝试一切可能的事情来利用这个有限的人才。自主驾驶的工程师正在被汽车行业的大型枪支所猎杀，因为该行业处于近几十年来面临的最大破坏的边缘！ 如果您对深度学习所提供的潜在客户感到兴奋，但还没有开始您的旅程 - 我在这里启用它。从这篇文章开始，我将撰写一系列深入学习的文章，涵盖深受欢迎的深度学习图书馆及其实践实践。 在本文中，我将向您介绍T
最近在学遗传算法优化BP神经网络，从新浪博客，Matlab中文论坛以及《MATLAB 神经网络43个案例分析》里看了许多资料， 存在着缺少test函数，以及函数名调用错误等问题。自编了test函数，调整后，供大家参考，（在Matlab2006a亲测可行）。
今夕何夕兮，前些天把玩了一下MATLAB中神经网络工具箱的使用，忽有“扪参历井仰胁息”之感。别的倒是没什么，只是神经网络的数据组织结构有些“怪异”，要是不小心就会导致工具箱报错。以下便是神经网络工具箱的正确打开姿势，谨供诸君参考：
在本专栏的第十三篇博文数学建模学习笔记（十三）神经网络——中：matlab程序实现记录过如何在matlab用代码进行神经网络的训练。 本篇内容将记录如何使用Neural Net Fitting工具箱，做神经网络预测时更为简便。
本文为matlab自学笔记的一部分，之所以学习matlab是因为其真的是人工智能无论是神经网络还是智能计算中日常使用的，非常重要的软件。也许最近其带来的一些负面消息对国内各个高校和业界影响很大。但是我们作为技术人员，更是要奋发努力，拼搏上进，学好技术，才能师夷长技以制夷，为中华之崛起而读书！
还记得之前本公众号曾经发布了一个NV关于Jetson和Matlab讲座么？什么？在Jetson TX2上跑Matlab么？ ---- Build Your Next Deep Learning Application for NVIDIA Jetson in MATLAB 在MATLAB中为NVIDIA Jetson构建下一个深度学习应用程序 本课程学习如何使用MATLAB构建你的计算机视觉和深度学习应用并将它们部署在NVIDIA Jetson上。 MATLAB的自动生成的CUDA代码，利用MATL
软件：MATLAB 2020a （当前最新的matlab版本，提供了很多关于深度学习（常见的卷积神经网络和循环神经网络）的接口）
1. 计算题 ：如图所示，神经元i有4个输入，分别为5，-10，6和-4，对应的权值分别为0.6、0.8、-1.5和-0.8，偏差为0.5。e = 2.71828
本文整理了 GitHub 上最流行的 57 款深度学习项目（按 stars 排名）。最后更新：2016.08.09 1.TensorFlow 使用数据流图计算可扩展机器学习问题 TensorFlow 是谷歌的第二代机器学习系统，按照谷歌所说，在某些基准测试中，TensorFlow 的表现比第一代的 DistBelief 快了2倍。 TensorFlow 内建深度学习的扩展支持，任何能够用计算流图形来表达的计算，都可以使用 TensorFlow。任何基于梯度的机器学习算法都能够受益于 TensorFlow 的
1.TensorFlow 使用数据流图计算可扩展机器学习问题 TensorFlow 是谷歌的第二代机器学习系统，按照谷歌所说，在某些基准测试中，TensorFlow 的表现比第一代的 DistBelief 快了2倍。 TensorFlow 内建深度学习的扩展支持，任何能够用计算流图形来表达的计算，都可以使用 TensorFlow。任何基于梯度的机器学习算法都能够受益于 TensorFlow 的自动分 化（auto-differentiation）。通过灵活的 Python 接口，要在 TensorFlow
现实世界中的一些业务应用示例包括图像处理，医疗诊断，金融服务和欺诈检测。此样本说明如何使用SAS®In-Memory Statistics中的NEURAL语句来构建人工神经网络模型来识别垃圾邮件。该示例中使用的数据集是机器学习存储库中的经典Spambase数据集。请注意，SAS®内存中统计信息具有直接将数据直接从URL加载到内存中的功能，而无需保存到磁盘，如示例所示。该示例还演示了如何执行以下任务：
神经网络是机器学习中一种常见的数学模型，通过构建类似于大脑神经突触联接的结构，来进行信息处理。在应用神经网络的过程中，处理信息的单元一般分为三类：输入单元、输出单元和隐含单元。 顾名思义：输入单元接受外部给的信号与数据；输出单元实现系统处理结果的输出；隐含单元处在输入和输出单元之间，从网络系统外部是无法观测到隐含单元的结构的。除了上述三个处理信息的单元之外，神经元间的连接强度大小由权值等参数来决定。
MATLAB（Matrix Laboratory）是一种强大的科学计算软件，广泛用于工程、物理、数学、计算生物学和其他领域的数据分析、模拟和可视化。本文将带您从入门到精通，通过具体案例演示如何使用MATLAB进行科学计算。
上一期的文章《网格迷宫、Q-learning算法、Sarsa算法》的末尾，我们提到了Q学习固有的缺陷：由于智能体(agent)依赖以状态-动作对为自变量的Q函数表(Q Function Table)来形成对当前状态的估计，并以此为依据利用策略π选择动作。Q函数表就必须包含智能体在环境中所可能出现的所有动作-状态对及其对应Q值。显然，当一个多步决策问题变得足够复杂甚至变为连续决策或控制问题时，Q学习本身是无力应对的。例如，对于复杂的多步决策问题，庞大而结构复杂的Q表将变得难以存储和读取；将网格迷宫的长、宽各扩大10倍，Q表则变成原来的100倍。对于连续决策/控制问题时，Q表更是无法记录所有的状态。 那么，如何解决这一问题呢？ 一个直截的想法就是，选择某个多元函数，逼近Q表中“自变量”动作-状态对与“因变量”Q值形成的关系。但这样做依然存在问题：对于不同的强化学习问题，Q表中的数据呈现出各异的曲线特性，只有找到符合Q表数据的函数形式，才可能良好的逼近Q表。选择传统函数进行逼近，显然是很难实现编程自动化的。 神经网络(Neural Network)恰恰是这么一种有别于传统函数逼近的解决方案。而从数学的角度讲，神经网络本质上就是一种强大的非线性函数逼近器。将神经网络与Q学习结合起来，就得到了能够解决更复杂问题的Q-Network以及使用深度神经网络的Deep-Q-Network (DQN)。 Deep-Q-Learning的算法究竟是什么样的？浙江大学的《机器学习和人工智能》MOOC有着大致的讲解。而如何实现Deep-Q-Learning？莫烦Python以及北理工的MOOC也给出了Python语言的详细示范。 尽管有关Deep-Q-Learning的程序和讲解已经很多权威且易懂的内容；准确的理解Deep-Q-Learning算法，并在MatLab上实现，则是完成强化学习控制这个最终目标的关键。具体到Deep-Q-Learning的实现上，它不仅与之前的Q-Learning在程序结构上有着相当大的区别，直接将它应用于连续控制问题也会是非常跳跃的一步。因此，在这一期的文章里，问题将聚焦在前后两个问题之间：如何使用神经网络让智能体走好网格迷宫？ 将这个问题再细分开来，则包括两部分：
CT技术伴随着一定剂量的辐射，会对患者的身体健康造成影响，而且 高剂量的辐射会损害人体的遗传物质，甚至造成不可逆的损伤，进而诱发癌症。 因此，如何在保证成像质量的前提下尽可能地降低 CT 辐射剂量一直是科学家们 研究的热点目标之一。此外，传统的CT扫描技术只能显示患者体内病灶的形态， 无法显示目标结构的化学成分信息。由于不同化学组分的生物组织经过 X 射线扫描后可能会具有相近甚至相同的衰减系数，从而导致成像不准确进而造成误诊。
时间分辨多变量模式分析(MVPA)是一种分析磁和脑电图神经成像数据的流行技术，它量化了神经表征支持相关刺激维度识别的程度和时间过程。随着脑电图在婴儿神经成像中的广泛应用，婴儿脑电图数据的时间分辨MVPA是婴儿认知神经科学中一个特别有前途的工具。最近，MVPA已被应用于常见的婴儿成像方法，如脑电图和fNIRS。在本教程中，我们提供并描述了代码，以实现婴儿脑电图数据的MVPA分析。来自测试数据集的结果表明，在婴儿和成人，这种方法具有较高的准确性。同时，我们对分类方法进行了扩展，包括基于几何和基于精度的表示相似度分析。由于在婴儿研究中，每个参与者贡献的无伪影脑电图数据量低于儿童和成人研究，我们还探索和讨论了不同参与者水平的纳入阈值对这些数据集中产生的MVPA结果的影响。
本示例说明如何使用长短期记忆（LSTM）网络对序列数据进行分类 。 最近我们被客户要求撰写关于LSTM的研究报告，包括一些图形和统计输出。
对于Lady来说，我信了你的邪！我决定把之前发布的关于TensorRT的视频教程再综合地整理一遍。
在深度学习中，卷积神经网络（CNN或ConvNet）是一类人工神经网络（ANN），最常用于分析视觉图像。
【视频】Copula算法原理和R语言股市收益率相依性可视化分析 R语言时间序列GARCH模型分析股市波动率 【视频】量化交易陷阱和R语言改进股票配对交易策略分析中国股市投资组合 使用R语言对S＆P500股票指数进行ARIMA + GARCH交易策略 R语言量化交易RSI策略：使用支持向量机SVM R语言资产配置: 季度战术资产配置策略研究 R语言动量交易策略分析调整后的数据 TMA三均线股票期货高频交易策略的R语言实现 R语言时间序列：ARIMA / GARCH模型的交易策略在外汇市场预测应用 R语言基于Garch波动率预测的区制转移交易策略 r语言多均线股票价格量化策略回测 使用R语言对S＆P500股票指数进行ARIMA + GARCH交易策略 Python基于粒子群优化的投资组合优化研究 R语言Fama-French三因子模型实际应用：优化投资组合 R语言动量和马科维茨Markowitz投资组合(Portfolio)模型实现 Python计算股票投资组合的风险价值（VaR） R语言Markowitz马克维茨投资组合理论分析和可视化 R语言中的广义线性模型（GLM）和广义相加模型（GAM）：多元（平滑）回归分PYTHON用RNN神经网络LSTM优化EMD经验模态分解交易策略分析股票价格MACD R语言深度学习：用keras神经网络回归模型预测时间序列数据 【视频】CNN（卷积神经网络）模型以及R语言实现回归数据分析 Python TensorFlow循环神经网络RNN-LSTM神经网络预测股票市场价格时间序列和MSE评估准确性 数据分享|PYTHON用KERAS的LSTM神经网络进行时间序列预测天然气价格例子 Python对商店数据进行lstm和xgboost销售量时间序列建模预测分析 Matlab用深度学习长短期记忆（LSTM）神经网络对文本数据进行分类 RNN循环神经网络 、LSTM长短期记忆网络实现时间序列长期利率预测 结合新冠疫情COVID-19股票价格预测：ARIMA，KNN和神经网络时间序列分析 深度学习：Keras使用神经网络进行简单文本分类分析新闻组数据 用PyTorch机器学习神经网络分类预测银行客户流失模型 PYTHON用LSTM长短期记忆神经网络的参数优化方法预测时间序列洗发水销售数据 Python用Keras神经网络序列模型回归拟合预测、准确度检查和结果可视化 Python用LSTM长短期记忆神经网络对不稳定降雨量时间序列进行预测分析 R语言中的神经网络预测时间序列：多层感知器（MLP）和极限学习机（ELM）数据分析报告 R语言深度学习：用keras神经网络回归模型预测时间序列数据 Matlab用深度学习长短期记忆（LSTM）神经网络对文本数据进行分类 R语言KERAS深度学习CNN卷积神经网络分类识别手写数字图像数据（MNIST） MATLAB中用BP神经网络预测人体脂肪百分比数据 Python中用PyTorch机器学习神经网络分类预测银行客户流失模型 R语言实现CNN（卷积神经网络）模型进行回归数据分析 SAS使用鸢尾花(iris)数据集训练人工神经网络(ANN)模型 【视频】R语言实现CNN（卷积神经网络）模型进行回归数据分析 Python使用神经网络进行简单文本分类 R语言用神经网络改进Nelson-Siegel模型拟合收益率曲线分析 R语言基于递归神经网络RNN的温度时间序列预测 R语言神经网络模型预测车辆数量时间序列 R语言中的BP神经网络模型分析学生成绩 matlab使用长短期记忆（LSTM）神经网络对序列数据进行分类 R语言实现拟合神经网络预测和结果可视化 用R语言实现神经网络预测股票实例 使用PYTHON中KERAS的LSTM递归神经网络进行时间序列预测 python用于NLP的seq2seq模型实例:用Keras实现神经网络机器翻译 用于NLP的Python：使用Keras的多标签文本LSTM神经网络分类
环境：Vivado2019.2。 Part：xcku040-ffva1156-2-i，内嵌DSP个数 1920个，BRAM 600个也就是21.1Mb。
摘要：本文详细介绍如何利用MATLAB实现手写数字的识别，其中特征提取过程采用方向梯度直方图（HOG）特征，分类过程采用性能优异的支持向量机（SVM）算法，训练测试数据集为学术及工程上常用的MNIST手写数字数据集，博主为SVM设置了合适的核函数，最终的测试准确率达99%的较高水平。根据训练得到的模型，利用MATLAB GUI工具设计了可以手写输入或读取图片进行识别的系统界面，同时可视化图片处理过程及识别结果。本套代码集成了众多机器学习的基础技术，适用性极强（用户可修改图片文件夹实现自定义数据集训练），相信会是一个非常好的学习Demo。本博文目录如下：
看到有人整理了BP神经网络matlab代码实现 特此放上链接：BP神经网络matlab代码实现步骤 另外为了对数据进行尝试，看了下《MATLAB神经网络43个案例分析》的案例，懵懵懂懂，先将第二章非线性函数拟合的代码放置如下：
目前深度学习、AI研究很火爆，它们依赖的最底层就是简单的神经网络，本文将介绍神经网络基础，了解基本的神经网络原理，同时给出样例参考，该样例可以推广到其他的分类、回归问题分析
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