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感知机神经网络主要用于做分类
本文讲解matlab神经网络工具箱使用感知机神经网络的Demo以及入参说明
(基本参考于matlab2014b函数newp的官方说明)
matlab工具箱使用感知机神经网络的Demo代码
（2014b版matlab实测已跑通）
%代码说明：newp的matlab工具箱使用Demo
%来自《老饼讲解神经网络》www.bbbdata.com ,matlab版本：2014b
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% 训练数据
X = [0 0 1 1; 0 1 0 1];
y = [0 1 1 1;];
%训练
net = newp(X,y); % 建立网络
[net,tr] = train(net,X,y); % 训练网络
%预测
py = sim(net,X) %使用网络进行预测语法:
net = newp(p,t,tf,lf)
描述：
感知机用于解决简单的(例如线性可分)分类问题。
入参说明：
P: 用于训练的输入数据。每列代表一个样本，有多少个样本，就有多少列。
T:用于训练的输出数据。每列代表一个样本，有多少个样本，就有多少列。
TF:传递函数，默认为'hardlim',支持hardlim和hardlims。
LF：学习函数，默认为'learnp',支持learnp和learnpn。
备注：
感知机可以在有限步数内解决将线性可分的分类问题。如果输入变量较多，learnpn比learnp在训练速度上更加快。
End