BP神经网络预测=万金油
matlab工具箱直接操作
回归vs神经网络
例题:
★★★做回归需要样本数>=变量个数（回归=最小二乘）
★★★这道题样本数=50，变量数=401；无法做回归！且难降维（变量太多）!
所以用神经网络预测
Levenberg-Marquardt algorithm:少次迭代便可以收敛
Bayesian‐regularization：多次迭代比较慢;比较推荐使用；可以解决过拟合的问题
不同模型对比比较best MSE值
performance:
regression:
数学建模 BP神经网络预测
