【发布时间】：2017-11-14 05:19:06
【问题描述】：
我对机器学习和神经网络的概念不熟悉，但我发现自己遇到了一个我认为神经网络可以解决的问题（鉴于我的基本理解），我真的希望你能给我一点意见正确的方向。
我有一组通过物理测试获得的数据，包括 2 个自变量（空速和俯仰）和一个因变量（功率）。我想知道神经网络是否可以帮助我生成一个公式来将其概括为一个函数 [f(airspeed, pitch)=power]，我可以使用 python 绘制和绘图！
这是我从测试中收集的 3d 数据：
神经网络是执行此操作的正确工具吗？你能给我指明学习的方向吗？
提前致谢！
【问题讨论】：
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这个问题太宽泛，无法回答。看图你只需要一些插值技术。
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如果你想找到一个方程，你可能需要一些曲线拟合方法，要么是参数的（也许你对曲线的性质有一些理论想法）或非参数的一。
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@ImportanceOfBeingErnest ：我可以提供更多信息来缩小我的问题范围吗？我通过在俯仰保持静止的情况下稳步增加空速来收集数据，同时不断监测功率输出。然后，我提高了音调并做了同样的事情。我希望通过使用这个神经网络学到的是当音高不断变化时会发生什么，因为我目前无法以可控的方式可靠地改变音高。我希望能够把这个散点图变成一个代表物理实验的光滑表面。
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@ImportanceOfBeingErnest ：还是我一起问错了问题？到目前为止，在我看到的大多数神经网络示例中，网络都用于分类……但是，我想使用神经网络来输出连续的实数值。我只是想在不需要的地方应用神经网络吗？
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我并不是说你不能使用神经网络。我要说的是，在这种情况下，我不知道为什么以及如何使用它。您描述的实验似乎很标准（观察一个数量，而另外两个变化）。所以通常的方法是数据的插值或曲线拟合（如果应该验证一些物理定律）。请记住，本网站是关于编程的，因此您可以选择一种方法并就您在实现它时遇到的问题提出问题。
标签： python matplotlib neural-network