代码详解: 用R语言构建ANN并将其可视化( 五 )
数据拟合
数据拟合是建立电路或数学函数的方法 ， 其具有与一组先前收集点的最佳近似 。 电路拟合可以与需要精确数据点的插值和平滑进行比较 ， 其中建立了近似数据的平坦函数 。 从数据拟合中收集的估计曲线可用于帮助显示数据 ， 预测没有数据可用的函数的值 ， 以及总结两个或更多个变量之间的关系 。
输入-输出关系
一旦神经网络拥有了数据 ， 它就形成了输入-输出关系的概括 ， 并且可以应用于产生未被建模的输入的输出 。
在这个例子中 ， 我们将考虑汽车工业的主要制造商一直在研究的车辆燃料的消耗 。
在石油出现困境 ， 甚至发生空气污染问题的时候 ， 车辆燃料消耗已成为一个关键因素 。 在这个例子中 ， 我们将建立一个神经网络 ， 目的是根据某些特征预测车辆的燃料消耗 。
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