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  1.   

    神经网络一般是指用计算机 模拟 人脑的结构,用许多小的处理单元模拟生物的神经元,用算法实现人脑的识别、记忆、思考过程。应用于图像、语言、声音等的识别,复杂的计算,以及趋势预测等领域。拟合是指已知某函数的若干离散函数值{f1,f2,…,fn},通过调整该函数中若干待定系数f(λ1, λ2,…,λn), 使得该函数与已知点集的差别(最小二乘意义)最小。如果待定函数是线性,就叫线性拟合或者线性回归(主要在统计中),否则叫作非线性拟合或者非线性回归。表达式也可以是分段函数,这种情况下叫作样条拟合。神经网络拟合一般指神经网络中的算法拟合,比如BP神经网络
      

  2.   

    谢谢shiyiwan
    最近在做模拟用户趋势 需要用到 但是不是很理解
    如果可以提供些相关方面的资料就更好了..