以上样本店取得 1000 个，怎么改进 matlab 代码 保证其概率密度函数的准确性？

为了提高概率密度函数的准确性，我们可以增加样本的数量，以便更好地覆盖概率密度函数的整个范围。同时，我们可以增加隐藏层节点的数量，以提高神经网络的拟合能力。另外，我们还可以增加训练轮数，以便更好地拟合目标函数。下面是修改后的 MATLAB 代码示例：

% 生成一组样本数据
x = randn(10000,1); % 增加样本数量

% 使用直方图估计概率密度函数作为目标函数
y = hist(x,50);
y = y / (sum(y) * (x(2)-x(1))); % 归一化

% 构建 BP 神经网络
net = feedforwardnet(20); % 增加隐藏层节点数量
net.trainFcn = 'trainlm'; % 使用 Levenberg-Marquardt 算法进行训练
net.trainParam.showWindow = false; % 不显示训练窗口

% 增加训练轮数
net.trainParam.epochs = 1000;
net.trainParam.max_fail = 1000;

% 训练神经网络
net = train(net,x',y');

% 对新数据进行预测
x_test = linspace(-4,4,100);
y_pred = net(x_test);

% 绘制结果
figure;
hold on;
histogram(x,50,'Normalization','pdf');
plot(x_test, y_pred, 'LineWidth', 2);
legend('True PDF', 'Estimated PDF');

在上述代码中，我们将样本数量增加到 10000，并将隐藏层节点数量增加到 20。此外，我们还将训练轮数增加到 1000，并设置 `max_fail` 参数为 1000，以便更好地拟合目标函数。这样可以提高概率密度函数的准确性和稳定性。