机器学习神经网络回归

机器学习神经网络回归是一种通过训练数据来预测连续输出变量的方法。神经网络回归模型由多个神经元组成的层级结构构成，每个神经元通过学习输入数据的权重和偏置来进行预测。神经网络回归模型可以处理非线性关系，并具有很强的拟合能力。

在神经网络回归中，通常使用均方误差（MSE）作为损失函数来评估模型的预测结果与真实值之间的差异。通过使用反向传播算法，模型可以根据损失函数的梯度更新权重和偏置，以逐步优化模型的预测性能。

神经网络回归的训练过程包括以下步骤：
1. 准备数据集：将数据集划分为输入特征和目标变量。
2. 构建模型：选择适当的神经网络结构，包括层数、神经元数量和激活函数。
3. 初始化参数：随机初始化权重和偏置。
4. 前向传播：通过将输入数据传递到网络中，计算预测值。
5. 计算损失：使用损失函数计算预测值与真实值之间的差异。
6. 反向传播：计算损失函数对于权重和偏置的梯度，然后使用梯度下降算法更新参数。
7. 重复步骤4-6，直到达到收敛条件或达到最大迭代次数。