本文，用Mathematica的NetTrain，来拟合非线性数据。
工具/原料
电脑
Mathematica
方法/步骤
1、把非线性数据，转化为训练集：data=Table[x->Sin[10x]*Exp[-x^2],{x,-3,3,.1}]训练集一定是个集合的元素的一一对应。
2、可视化数据：d0=Table[{x,Sin[10x]*Exp[-x^2]},{x,-3,3,.1}];ListLinePlot[d0,PlotRange->All]
3、创建一个神经网络：net=NetChain[{10,Ramp,10,Tanh,咯悝滩镞1},"Input"->"Sc锾攒揉敫alar","Output"->"Scalar"];里面有五个层。
4、用训练集来训练这个网络：tnet=NetTrain[net,data,MaxTrainingRounds->Quantity[1,"Seconds"]];训练10秒。
5、可视化训练结果：Show[ListLinePlot[d0,Plo隋茚粟胫tStyle->Red,PlotRange->All],Plo墉掠载牿t[tnet[x],{x,-3,3},PlotStyle->Green,PlotRange->All]]
6、如果只训练1秒，结果会如何？tnet=咯悝滩镞NetTrain[net,data,MaxTrainingRounds->Quantity[1,"稆糨孝汶;Seconds"]];可以看到，拟合结果很差。
7、下面是训练2秒的结果：
8、训练20秒的结果：tnet=NetTrain[net,data,MaxTrainingRounds->Quantity[20,"Seconds"]];
