数学建模学习（130）：神经网络预测—模型选择与实战案例解析
文章目录
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- 1. 引言
- 2. 神经网络的基本概念
- 3. 神经网络的常用类型
- 4. 如何使用神经网络进行预测
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- 4.1 选择合适的神经网络模型
- 4.2 使用神经网络进行预测的步骤
- 4.3 常见情况及相应算法选择
- 5. 案例：使用神经网络进行分类预测
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- 5.1 数据集
- 5.2 步骤和代码实现
- 6. 案例：使用神经网络进行回归预测
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- 6.1 数据集
- 6.2 步骤和代码实现
- 7. 正则化简介及其应用案例
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- 7.1. 正则化简介
- 7.2. 正则化应用案例：使用MLPClassifier进行分类
1. 引言
随着人工智能和机器学习的发展，神经网络作为一种强大的预测工具，正在被广泛应用于各个领域。从金融市场的趋势预测到医学图像的诊断，再到自然语言处理中的文本分类，神经网络展现出了卓越的性能。神经网络的最大优势在于它们能够处理复杂的非线性关系，自动从数据中学习和提取特征，从而进行准确的预测。这使得神经网络成为了各种预测任务的理想选择。
本篇文章将探讨神经网络的基本概念及其在预测任务中的应用。我们将深入了解神经网络的工作原理、常见的神经网络类型以及如何使用这些网络进行实际的预测任务。通过具体的案例和代码示例，读者将能够更清晰地理解神经网络的操作方式，并学习如何有效地应用它们来解决实际问题。
2. 神经网络的基本概念
什么是神经网络？
神经网络（Neural Network）是一种受生物神经系统启发的计算模型。它由多个互联的节点（称为“神经元”）组成，模拟大脑的神经元如何相互连接和传递信息。神经网络的目标是通过这些节点及其连接关系，建立输入和输出之间的映射，以处理复杂的非线性问题。
在神经网络中，信息从输入层开始，通过一个或多个隐藏层，最终到达输出层。在每一层中，神经元将接收到的信息通过加权求和和激活函数进行变换，并将结果传递到下一层的神