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：
原理上，首先输入特征项X，即放入的自变量项，神经网络模型时，可将特征项X构建出‘伪特征’，比如输入的是性别、年龄、身高、体重等，其结合‘激活函数’构建出一些‘伪特征项’（即事实不存在，完全由模型构建的特征项，并且是无法解释的特征项），具体构建上，比如为线性激活函数时可直观理解为类似“y=1+2*x1+3*x2+4*x3+…”这样的函数）。并且构建‘伪特征项’可有多个层次（即‘隐层神经元’可以有多层，默认是1层），并且每个层次可以有多个神经元（默认是100）。最终由数学优化算法计算，得到输出，即预测项。
可以使用SPSSAU进行操作：
什么是神经网络如下：
神经网络的基本原理是：每个神经元把最初的输入值乘以一定的权重，并加上其他输入到这个神经元里的值（并结合其他信息值），最后算出一个总和，再经过神经元的偏差调整，最后用激励函数把输出值标准化。基本上，神经网络是由一层一层的不同的计算单位连接起来的。我们把计算单位称为神经元，这些网络可以把数据处理分类，就是我们要的输出。
神经网络常见的工具：
以上内容参考：在众多的神经网络工具中，NeuroSolutions始终处于业界领先位置。它是一个可用于windows XP/7高度图形化的神经网络开发工具。
