多元线性回归方法的应用,人工神经网络回归分析

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。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。

谷歌人工智能写作项目：神经网络伪原创

请问BP神经网络能像多元线性回归那样求出一个函数表达式式来吗？

bp神经网络能像多元线性回归那样求出一个函数表达式式来吗

当然可以，神经网络具有极强的非线性映射能力，对非线性函数的拟合效果非常好，你可以试试BP神经网络，拟合能力已经很强。

当对系统对于设计人员来说，很透彻或者很清楚时，则一般利用数值分析，偏微分方程等数学工具建立精确的数学模型，但当对系统很复杂，或者系统未知，系统信息量很少时，建立精确的数学模型很困难时，神经网络的非线性映射能力则表现出优势，因为它不需要对系统进行透彻的了解，但是同时能达到输入与输出的映射关系，这就大大简化设计的难度。

深度学习具体学什么？

深度学习具体都会学神经网络、BP反向传播算法、TensorFlow深度学习工具等。

而神经网络需要学习的有：从生物神经元到人工神经元激活函数Relu、Tanh、Sigmoid透过神经网络拓扑理解逻辑回归分类透过神经网络拓扑理解Softmax回归分类 透过神经网络隐藏层理解升维降维剖析隐藏层激活函数必须是非线性的原因 神经网络在sklearn模块中的使用 水泥强度预测案例及绘制神经网络拓扑BP反向传播算法需要学习的有：BP反向传播目的链式求导法则 BP反向传播推导不同激活函数在反向传播应用 不同损失函数在反向传播应用Python实现神经网络实战案例TensorFlow深度学习工具设计到： TF安装（包含CUDA和cudnn安装） TF实现多元线性回归之解析解求解TF实现多元线性回归之梯度下降求解 TF预测california房价案例TF实现Softmax回归Softmax分类MNIST手写数字识别项目案例TF框架模型的保存和加载8) TF实现DNN多层神经网络9) DNN分类MNIST手写数字识别项目案例10) Tensorboard模块可视化这些就是深度学习涉及到的一些知识，一般来说深入理解神经网络算法及其优化算法，掌握TensorFlow开发流程，通过实现神经网络完成回归和分类任务。

TensorFlow框架学好了，其它深度学习框架比如Keras、PyTorch掌握起来易如反掌。另外可以进行一些实战，这样才更熟练。

关于遗传算法与多元线性回归 20

不是吧，数值优化是遗传算法的基本用途啊。遗传算法与神经网络的结合不就是非线性多元回归吗？神经网络本身就是用非线性方程去逼近要解决的问题，神经元的权系数就是需要进行逼近的参数。

训练用的样本不就是回归用的样本点吗？

matlab多元拟合，有4个自变量

如何用神经网络实现连续型变量的回归预测？

神经网络最开始是机器学习的一种模型，但其训练的时间和其他几种模型相比不占优势，且结果也不尽人意，所以一直没有被广泛使用。

但随着数学的深入研究以及计算机硬件质量的提高，尤其是GPU的出现，给深度学习的广泛应用提供了基础。

GPU最初是为了给游戏玩家带来高质量的视觉体验，由于其处理矩阵运算的能力特别优秀，也被用于深度学习中模型的训练，以往数十天才能训练好的模型在GPU上训练几天就可以训练好，大大减少了深度学习的训练时间，因而深度学习的应用越来越多。

神经网络作为深度学习最主要的模型，人工神经网络ANN是最基础的神经网络结构，其工作原理很像人类大脑中的神经。

神经元是ANN的工作单元，每个神经元含有权重和偏置，神经元将上一层神经元传递过来的值通过权重和偏置的运算，得到新的结果，将该结果传递给下一层神经元，通过不断的传递，最终获得输出结果。

要想用神经网络实现连续型变量的回归预测，需要将该N维变量的数据作为输入，中间再设置隐藏层和每一层的神经元个数，至于隐藏层的层数则需要多次训练才能得出较准确的层数。

而最后输出层的值和实际变量的值会有误差，神经网络会通过不断地训练，更改权重和偏置的值来使误差尽可能的小，当误差小到一定程度，该神经网络的回归预测就算成功了。

通常使用Python来搭建神经网络，Python自带深度学习的一些库，在进行回归预测时，我们只需用调用函数，设定几个参数，如隐藏层层数和神经元个数等，剩下的就是等模型自行训练，最终便能完成回归预测，非常的方便。

我对自己未来的职业发展之路将如何打算?我的初步选择是什么?

其实你的选择还是比较多的，主要还要看性格的问题，性格外向的话，那你的选择就会非常大了，就比如说销售，通常来说如果性格内向有两个选择分别是找一份需要长跟人打交道的工作锻炼自己，还有就是找一份不用跟人打交道的工作，而长跟人打交道的工作，发展最好的就是销售，所以也是最好的选择。

而不同跟人打交道的工作，现在发展最好的是人工智能编程，就像我们使用的一些智能手机、智能音箱还有智能机器人等等，这些都是经由人工智能编程来实现的，而且现在还有很多的朋友想转行做人工智能，不过只能去一些机构去学习，虽然这些机构讲的也还不错，会让你理论和实践相结合，当然找工作也还可以，不过还是有顾虑，对此，为大家分享一下，机构讲课的一些内容，给大家做个参考。

就以深度学习原理到进阶实战来说，需要学习的有：神经网络从生物神经元到人工神经元激活函数Relu、Tanh、Sigmoid透过神经网络拓扑理解逻辑回归分类透过神经网络拓扑理解Softmax回归分类透过神经网络隐藏层理解升维降维剖析隐藏层激活函数必须是非线性的原因神经网络在sklearn模块中的使用水泥强度预测案例及绘制神经网络拓扑BP反向传播算法BP反向传播目的链式求导法则BP反向传播推导不同激活函数在反向传播应用不同损失函数在反向传播应用Python实现神经网络实战案例TensorFlow深度学习工具TF安装（包含CUDA和cudnn安装）TF实现多元线性回归之解析解求解TF实现多元线性回归之梯度下降求解TF预测california房价案例TF实现Softmax回归Softmax分类MNIST手写数字识别项目案例TF框架模型的保存和加载TF实现DNN多层神经网络DNN分类MNIST手写数字识别项目案例Tensorboard模块可视化其实，如果性格内向想做销售还需要考虑适应得问题，毕竟你以前习惯了，现在突然改变一下生活方式，如果适应不了销售的环境，那你改变性格这一想法就得要重新考虑一下了。

不过如果选择一些不用跟人打交道的工作，那你可能适应的比较好，因为你一直就是这样生活的，不会出现不习惯的问题，也能让你更自在，毕竟舒服的生活是大多数人的追求吗，另外你也可以在好好的考虑一下，不用急着做决定，毕竟一分工作关乎到以后的生活，还是非常重要的。