1.输入nftool;点击next2.输入特征X 和目标值Y如下：【注意按行/按列】 3.设置训练集/验证集/测试机比例：【一般默认为0.7：0.15：0.15】 4.设置隐藏层个数：【需要调的参数之一】 5.选择优化算法：默认如图；点击train进行训练 6.生成图像：【如图plots】 6.1 performance横坐标：训练结束时的epochs数【神经网络一次前向传播+一次反向传播=一个epoch】纵坐标：均方误差从图中可以得到：在epochs=5时，验证集valiadation和测试...
螃蟹的分类这个例子的目的是根据螃蟹的品种、背壳的长宽等等属性来判断螃蟹的性别，雄性还是雌性。训练数据一共有六个属性： species, frontallip, rearwidth, length, width and depth.这里每个属性所对应的是螃蟹哪一部分的真实性状并不是关键。我们关心的只是已知样本是6维的向量，输出是0/1值，求分类效果最好的网络模型。 首先载入样本数据[x,t] = crab_dataset;% size(x) = [6, 200];% size(t) = [2, 200];然后初始化神经...