MATLAB里的Newrbe对应的pycharm代码

在PyCharm中，你可以使用scikit-learn库中的MLPClassifier来实现类似于MATLAB中的Newrbe的神经网络模型。下面是一个例子：

from sklearn.neural_network import MLPClassifier

# 创建一个多层感知机分类器，其中hidden_layer_sizes指定了隐藏层的大小
clf = MLPClassifier(hidden_layer_sizes=(4,), activation='logistic', solver='lbfgs', max_iter=1000, random_state=1)

# 使用fit函数来拟合模型
clf.fit(X, y)

# 使用predict函数来预测新的数据
y_pred = clf.predict(X_new)

在这个例子中，我们使用了一个有一个隐藏层和4个节点的多层感知机，激活函数为logistic，用lbfgs算法进行优化，最大迭代次数为1000次。然后我们使用fit函数来拟合模型，使用predict函数来预测新的数据。