神经网络的基本原理

㈠ 什么是神经网络

神经网络（neural network）是一种模拟人脑神经思维方式的数据模型，神经网络有多种，包括BP神经网络、卷积神经网络，多层感知器MLP等，最为经典为神经网络为多层感知器MLP（Multi-Layer Perception），SPSSAU默认使用该模型。类似其它的机器学习模型（比如决策树、随机森林、支持向量机SVM等），神经网络模型构建时首先将数据分为训练集和测试集，训练集用于训练模型，测试集用于测试模型的优劣，并且神经网络模型可用于特征重要性识别、数据预测使用，也或者训练好模型用于部署工程使用等。

神经网络原理如下：