神经网络学习-BP
激活函数的用途就是如何把输入转化成输出，也就是映射
常用的激活函数;
线性函数
斜坡函数
阈值函数
sigmoid函数
双极S型函数
神经网络分类：
前向神经网络和反馈神经网络
有导师学习和无导师学习
拟合神经网络和分类神经网络
BP神经网络
误差反向传播但是实际是一种前向传播神经网络。
要求激活函数是可导的
数据归一化：
将数据映射到（0，1）或者（-1，1）这个范围
归一化算法：
y=(x-min)/(max-min)
y=2*(x-min)/(max-min)-1
几个重要的函数
mapminmax:归一化的函数
newff创建一个前向传播的神经网络
train训练
sim仿真模拟 预测
设置训练参数
迭代次数
误差
学习率
交叉验证
将数据集分为训练集、验证集、测试集
留一法（数据集较少的情况）
