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sk