% 预测结果 X_test = [1, 3, 5]; % 测试数据 X_test_norm = (X_test - mu) ./ sigma; z2_test = X_test_norm * W1 + repmat(b1, size(X_test_norm,1), 1); a2_test = sigmoid(z2_test); z3_test = a2_test * W2 + repmat(b2, size(X_test_norm,1), 1); h_test = sigmoid(z3_test);什么意思

这段代码是一个神经网络的前向传播过程，用于预测测试数据 X_test 的输出结果。具体来说：

1. X_test 是一个包含三个特征的测试数据向量，分别为 1、3 和 5。

2. mu 和 sigma 分别是训练数据的均值和标准差，用于对测试数据进行归一化处理，即将 X_test 进行标准化，得到 X_test_norm。

3. W1、b1、W2 和 b2 是神经网络的权重和偏置参数，其中 W1 和 W2 分别是输入层和隐藏层之间、隐藏层和输出层之间的权重矩阵，b1 和 b2 分别是隐藏层和输出层的偏置向量。

4. z2_test 是输入层到隐藏层的加权和，a2_test 是经过 sigmoid 激活函数处理后的隐藏层输出，z3_test 是隐藏层到输出层的加权和，h_test 是经过 sigmoid 激活函数处理后的输出结果。

5. 最终的输出结果 h_test 是一个包含一个数值的向量，表示该神经网络对 X_test 的预测结果。