clear;
clc;
p=[-1 -122
4;0505
7];t=[-1 -1
11 -1];
%利用minmax函式求輸入樣本範圍
net = newff(minmax(p),[5,1],,'trainrp');
net.
trainparam.show=50; %顯示訓練迭代過程
net.
trainparam.lr=0.05; %學習率
net.
trainparam.epochs=300; %最大訓練次數
net.
trainparam.goal=1e-5; %訓練要求精度
[net,tr]=train(net,p,t); %網路訓練
w1= net.iw
%輸入層到中間層的權值
b1 = net.b
%中間各層神經元閾值
w2 = net.lw
%中間層到輸出層的權值
b2 = net.b
%輸出層各神經元閾值
sim(net,p) %利用得到的神經網路**
plot(x,d,'*'); %繪製原始資料分布圖（附錄：1-1）
net = newff([-1
1],[5
1],);
net.trainparam.epochs = 100; %訓練的最大次數
net.trainparam.goal = 0.005; %全域性最小誤差
net = train(net,x,d);
o = sim(net,x);
figure;
plot(x,d,'*',x,o); %繪製訓練後得到的結果和誤差曲線（附錄：1-2、1-3）
v = net.iw%輸入層到中間層權值
theta1 = net.b%中間層各神經元閾值
w = net.lw%中間層到輸出層權值
theta2 = net.b%輸出層各神經元閾值
機器學習（歸納偏好）
歸納偏好 inductive bias 機器學習演算法在學習過程中對某種型別假設的偏好。例如 演算法喜歡盡可能特殊的模型，則會選擇 好瓜 色澤 根蒂 蜷縮 敲聲 渾濁 如果演算法盡可能一般的模型，則會選擇 好瓜 色澤 根蒂 蜷縮 敲聲 通俗來講 即在樣本空間中存在多種假設，演算法選擇某種模型假設的偏...
ML 歸納學習與機器學習概述
ok,在開始正文前，我們先來了解一下machine learning在整個ai體系下的關係。機器學習是人工智慧學科的乙個子問題，是歸納學習的一類特殊問題。具體關係可以看一下下面這個圖。在了解機器學習前，你一定對那四個小一號的字很感興趣，那麼什麼是歸納學習呢？為什麼說機器學習是歸納學習的特例呢？我們先...
DFS學習歸納總結
看了幾次題，dfs還是用的比較多的一種演算法，上次做阿里的程式設計題也是深搜加剪枝。太久沒寫了，大學學的一點皮毛也都荒廢了。這篇部落格寫的很好，偽 也清晰明了 深度優先搜尋 dfs 演算法入門 c dfs核心偽 前置條件是visit陣列全部設定成false param n 當前開始搜尋的節點 par...