神经网络的注意事项
一、神经网络样本数目不能太少,要足够的多。样本要分开，前几个做训练，后几个做检测。初始处理，使初始数据归一，在负一到一之间。
初始数据的处理归一后的最小值，最大值),maxp,tn,mint,]=premnmx（pn,tn为初始数据）。设置训练参数。
二、插值拟合
1、插值得到的是数据点。拟合得到的是多项式。
2、超定方程组：方程个数大于未知量个数的方程组。
所以，曲线拟合的最小二乘法要解决的问题，实际上就是求以下超定方程组的最小二乘解的问题
其中
Ra=y
（3）
3、定理：当RTR可逆时，超定方程组（3）存在最小二乘解，且即为方程组
RTRa=RTy的解：
a=(RTR)-1RTy
4、线性最小二乘拟合
a=polyfit(x,y,m)
a为输出拟合多项式系数a= (数组)），X，Y为输入同长度的数组，m为拟合多项式次数。
5、多项式在x处的值y可用以下命令计算：
y=polyval（a，x）
6、非线性最小二乘拟合：lsqcurvefit（‘fun’，x0,xdata,ydata）用以求含参量x（向量）的向量值函数 有点泛，能够详细一些就更好了，不过还是挺感谢的 很好，注意的都总结了一下，省心自己想了。。 不太清楚~~~ 有点难懂！！！ 很好的啦，下载啦 恩。说的不错。 实用啊，呵呵
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