数学建模经验总结

  神经网络主要功能在于函数逼近。

  如果原始数据没有特定模式，那么结果当然不理想。

 之前我把神经网络想成太万能了。本质和最速下降发没有区别，在深入学习原理之后，发现是很平凡的方法。所为的学习就是不断调整参数的过程，调参的方法还是那些几百年前牛顿、拉格朗日等研究出来的算法，还有巨多的数学方法没用到算法中。

数学建模各种算法实现过程中，我的大部分时间都花在特征工程上。得数据的人的天下。

现在的模型大多数是黑盒，很难知道为什么结果不好。所以如果不是研究算法的，只需要把数据处理好，结果就很好。