MATLAB神经网络实战秘籍：构建和训练神经网络模型，解锁AI潜能

# 1. 神经网络基础与MATLAB入门

### 1.1 神经网络简介

神经网络是一种受生物神经系统启发的机器学习算法，它由相互连接的神经元组成。神经元接受输入，对其进行处理，并产生输出。神经网络通过训练大量数据，学习从输入数据中提取模式和特征。

### 1.2 MATLAB神经网络工具箱

MATLAB神经网络工具箱提供了一套全面的函数和工具，用于构建、训练和部署神经网络。它支持各种神经网络类型，包括前馈神经网络、卷积神经网络和循环神经网络。MATLAB的交互式环境和丰富的可视化工具使神经网络的开发和调试变得容易。

# 2.1 神经网络数据预处理与特征工程

### 2.1.1 数据归一化和标准化

**数据归一化**

数据归一化是一种将数据值映射到特定范围（通常为 [0, 1] 或 [-1, 1]）的技术。这有助于确保不同特征具有相似的尺度，从而提高模型的训练效率和性能。

**代码块：**

% 数据归一化
data = normalize(data, 'range', [0, 1]);

**逻辑分析：**

* `normalize` 函数使用 `'range'` 参数将数据归一化到 [0, 1] 范围。
* 归一化过程通过减去最小值并除以最大值和最小值之间的差值来执行。

**参数说明：**

* `data`：要归一化的数据矩阵。
* `'range'`：归一化范围，默认为 [0, 1]。

**数据标准化**

数据标准化是一种将数据值转换为具有零均值和单位方差的技术。这有助于消除特征之间的差异，提高模型的泛化能力。

**代码块：**

% 数据标准化
data = standardize(data);

**逻辑分析：**

* `standardize` 函数将数据标准化，使均值为 0，方差为 1。
* 标准化过程通过减去均值并除以标准差来执行。

**参数说明：**

* `data`：要标准化的数据矩阵。

### 2.1.2 特征选择和降维

**特征选择**

特征选择是一种选择与目标变量最相关的特征的子集的技术。这有助于减少模型的复杂性，提高其可解释性和预测精度。

**代码块：**

% 特征选择
selected_features = sequentialfs(@crossval, data, labels);

**逻辑分析：**

* `sequentialfs` 函数使用顺序前向选择算法进行特征选择。
* 该算法从一个空特征集开始，并逐步添加最相关的特征，直到达到指定的特征数或满足停止准则。
* `@crossval` 指定使用交叉验证来评估特征集。

**参数说明：**

* `@crossval`：特征评估函数，通常为交叉验证函数。
* `data`：特征矩阵。
* `l