我应该用什么样的神经网络来找到这个数据集的方程？

我是新来的机器学习和神经网络的想法，但我发现我自己，我认为一个神经网络可以解决（给我的基本认识）的一个问题，我真的很希望你能不能给我点在正确的方向。我应该用什么样的神经网络来找到这个数据集的方程？

我有一组数据，将其通过物理测试获得的，由2个独立变量（空速和间距）和因变量（功率）的。我想知道，如果一个神经网络可以帮助我产生一个公式来概括成一个函数此[F（空速，间距）=功率]我可以使用python绘制和情节！

下面是我从我的测试中收集的数据绘制三维：

Plotted Data

是神经网络做这个正确的工具？你能指点一下我的学习方向吗？

在此先感谢！

来源

2017-06-12 Keyboard Bandit

的问题太宽而不能回答。看看情节，你只需要一些插值技术。 – ImportanceOfBeingErnest

如果你正在努力寻找一个公式，可能的是，你需要一些曲线拟合方法，无论是参数单（也许您对曲线的性质一些理论概念）或者非参数之一。 –

@ImportanceOfBeingErnest：是否有更多信息可以提供以缩小我的问题范围？我收集数据的同时稳步增加空速，同时保持不变，同时不断监测输出功率。然后，我增加了球场并做了同样的事情。我希望通过使用这个神经网络来学习的是，随着音高的不断变化，会发生什么，因为我目前无法可靠地以可控方式可靠地改变音高。我希望能够将这个散点图转化为表示物理实验的光滑表面。 –

也许你想尝试K-均值聚类算法？这可能有帮助。

https://datasciencelab.wordpress.com/2013/12/12/clustering-with-k-means-in-python/

来源

2017-06-12 16:37:13

谢谢你的建议，也许你可以帮我理解更好的东西;我的函数的输出（target？）应该是（大部分）连续的。用k-均值聚类似乎可以将事物分组。由于函数的输出是以瓦特为单位的功率，这是否会落在可以用k-means确定的事情之下呢？如果我错过了一些东西，只是渴望学习，我很抱歉！ –

啊，也许我没有正确阅读你的帖子。你说的K-means标签数据是正确的，它将导致一个集群。这是你不想要的东西。身份证必须环顾四周，尽管我前几天读到了，但还是有一个算法。道歉。如果我记得生病回到你身边，快乐的狩猎和快乐的编程！ –

谢谢！我得从sklearn运行MLPClassifier原型...但我有一些很难理解的输出，因为我真的不知道我在做什么又哈哈哈哈 –

我应该用什么样的神经网络来找到这个数据集的方程？

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