多层神经网络的背景神经网络的基本单元是神经元，多层神经元的连接形成神经网络，由输入层、隐层（多层次）、输出层组成的多层神经网络。在传统的神经网络中，采用迭代的算法来训练整个网络，随机设定初值，计算当前网络的输出，然后根据当前输出和实际样本之间的差进行反馈改变前面各层的参数，直到收敛，整体是一个梯度下降法，这就是BP神经网络，该方法在一段时间运用很广泛很火热，但是随着网络层数的增加，残差传播到最前面

在数学上，变量之间的关系用来表示是比较常见的一种方式。然而在现实应用中，还存在许多变量之间不能用确定的函数关系来表示的例子。本节将介绍变量之间存在线性相关关系的模型：线性回归模型。下面先介绍简单的，进而再拓展到较为复杂的。最后给出线性回归模型的Python实现方法。所谓一元线性回归，就是自变量和因变量只有一个的线性相关关系模型。以下通过现实生活中的例子引入，再而谈及回归模型、拟合优度等相关概念。

多层神经网络的背景神经网络的基本单元是神经元，多层神经元的连接形成神经网络，由输入层、隐层（多层次）、输出层组成的多层神经网络。在传统的神经网络中，采用迭代的算法来训练整个网络，随机设定初值，计算当前网络的输出，然后根据当前输出和实际样本之间的差进行反馈改变前面各层的参数，直到收敛，整体是一个梯度下降法，这就是BP神经网络，该方法在一段时间运用很广泛很火热，但是随着网络层数的增加，残差传播到最前面

支持向量机（Support Vector Machine），在学习复杂的非线性方程时提供了一种更为清晰，更加强大的方式。

在上一节中，谈到了数据预处理模块的前两种方法，缺失值处理和数据规范化。在上述两步完成后，数据集已经得到了一定的规划。然而，有时候，数据集会存在以下问题：其中数据的或者有许多的，倘若不排除这些问题，可能会导致模型的计算量巨大，特征不够明显，进而无法进行进一步的统计分析。PCA的作用在于此。

数据挖掘分析中有一句至理名言：“垃圾进，垃圾出”，也就是说如果输入数据的质量得不到保障，模型挖掘出来的结果也没有实际的使用价值。因此在实际数据的分析过程中，数据预处理是必不可少的环节。

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