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问用MATLAB实现神经网络的拟合
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Stack Overflow用户

提问于 2010-06-27 19:41:35

回答 2查看 2.1K关注 0票数 1

我想用神经网络拟合一个函数，输出为0/1。请帮我找到最好的方法。

事实上，我想知道MATLAB中的拟合函数，特别是在神经网络工具箱中。我不知道哪种方法适合对具有二进制输出的函数进行建模。

另外，在MATLAB中有没有什么方法可以让我增加体重？

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回答 2

Stack Overflow用户

发布于 2010-06-29 21:24:37

如果你有一个binary classification task (0/1输出)，那么你可以用两个输出节点训练一个NN，每个类一个，诀窍是在输出节点上使用一个logistic function，这样它总是在[0,1]范围内(如果你使用NEWPR函数，这是默认的)。它可以被解释为一个概率，然后您可以使用默认值0.5作为阈值，或者使用ROC curves为您的情况找到一个更好的阈值。

有关学习异或二进制运算符的简单示例，请参阅this post。

票数 3

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Stack Overflow用户

发布于 2010-06-27 20:58:33

通常，神经网络用于决策，所以0/1的答案就是你想要的：“是”或“否”。

为了实际拟合网络，我们使用了两个已知的集合，它们分别产生“是”和“否”的答案。然后计算作为网络参数的函数的Type I and Type II errors率(通常称为纯度和1-效率)。

这些函数的值在0和1之间。拟合的目标是找到一组网络参数，在类型I和类型II之间产生可接受的平衡，同时使它们尽可能小。

票数 0

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原文链接：

https://stackoverflow.com/questions/3128636

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