神经网络 线性回归介绍

神经网络线性回归是一种基于神经网络的回归算法，它可以用于解决线性回归问题。线性回归是一种用于预测连续变量的统计方法，它的目的是推断出自变量与因变量之间的线性关系。在神经网络线性回归中，我们使用一个人工神经网络来学习输入特征与输出值之间的非线性映射关系。该算法通常由输入层、隐藏层和输出层组成，其中隐藏层的节点数可以根据问题的复杂度进行调整。

神经网络线性回归的训练过程通常采用梯度下降法来最小化损失函数，损失函数通常采用均方误差函数（Mean-Squared Error, MSE）来衡量模型的性能。在训练过程中，我们通过反向传播算法来计算梯度并更新模型参数，直到模型收敛或达到停止训练的条件。

神经网络线性回归的优点在于它可以处理非线性关系，并且可以自动提取特征。此外，它还可以处理大量的数据，适用于各种不同的问题，如预测房价、销售量、股票价格等。