反馈系统
多层向前神经网络
1，逼近复杂函数；
2，将神经元的输出压缩进特定边界。
使用神经网络训练数据之前，确定神经网络的层数，以及每层单元的个数
特征向量在被传入输入层时通常被先标准化(normalize）到0和1之间
对于分类问题，几个分类几个输出单元
没有明确的规则来设计最好有多少个隐藏层
根据实验测试和误差，以及准确度来实验并改进
Backpropagation算法
对比经过神经网络后输入层预测值(predicted value)与真实值(target value)之间，反方向（从输出层=>隐藏层=>输入层）来以最小化误差(error)来更新每个连接的权重(weight)
根据误差(error)反向传送
交叉验证
svm
