深度学习 matlab 回归举例

以下是一个深度学习 matlab 回归的例子：

首先，我们生成一组随机数据作为训练集和测试集：

train_X = rand(100,1)*10;
train_Y = sin(train_X) + randn(size(train_X))*0.1;
test_X = rand(50,1)*10;
test_Y = sin(test_X) + randn(size(test_X))*0.1;

然后，我们建立一个深度神经网络模型：

model = fitnet(10); % 10 hidden layers
model = train(model,train_X',train_Y');

接着，我们对测试集进行预测，并计算预测误差：

Y_test_pred = model(test_X');
test_error = gsubtract(test_Y',Y_test_pred);

最后，我们可以用图表展示预测效果：

plot(test_X,test_Y,'b.');
hold on;
plot(test_X,Y_test_pred,'r');
legend('Actual','Predicted');

通过上述步骤，我们可以实现一个简单的深度学习 matlab 回归模型，并对其进行测试和预测。