私は機械学習とニューラルネットワークの考え方が初めてですが、神経ネットワークが解決できると思っています。（私の基本的な理解に基づいて）私は本当にあなたに私にポイントを与えることができると思っています。右方向。このデータセットの方程式を見つけるにはどのようなニューラルネットワークを使用しますか？
私は、2つの独立した変数（対気速度とピッチ）と従属変数（力）からなる物理的なテストによって得られた一連のデータを持っています。私は、ニューラルネットワークがこれを関数[f（対気速度、ピッチ）=パワー]に一般化するための公式を生成するのに役立つかどうか疑問に思っています。
は、ここで私は私のテストから集められたデータは、3Dでプロットされています
はこれを行うための適切なツールニューラルネットワークですか？あなたは私が勉強する方向に向けることができますか？
ありがとうございます！
多分あなたはK平均クラスタリングアルゴリズムを試してみたいですか？これは役に立ちます。
https://datasciencelab.wordpress.com/2013/12/12/clustering-with-k-means-in-python/
あなたの提案をありがとう、おそらく私は何かをより良く理解するのを助けることができます。私の関数の出力（ターゲット？）は（ほとんど）連続しているはずです。 k-meansを使ったクラスタリングは、物事をグループに分類するようです。関数の出力はワット単位の電力であるため、これはk平均で決定できるものに当てはまりますか？私は何かを見逃している場合はごめんなさい、勉強するだけ熱望！ –
ああ、たぶんあなたのポストを正しく読まなかったのかもしれません。あなたは、K-meansという意味では、データをグループに分類することになります。その結果、クラスタが生成されます。あなたがしたくないものです。私は先日読んだが、IDは見て回らなければならないが、アルゴリズムがある。謝罪。私が病気を覚えていれば、幸せな狩猟と幸せなプログラミング！ –
ありがとう！私はsklearnからMLPClassifierを実行しているプロトタイプを持っています...しかし、私はまだ私はまだhahaをやっているかわからないので、出力を理解するいくつかの問題を抱えています –
質問に答えるには広すぎます。プロットを見ると、単に補間技術が必要です。 – ImportanceOfBeingErnest
方程式を見つけようとしているのであれば、パラメトリックなアプローチ（カーブの性質について理論的な考えがあるかもしれません）か、ノンパラメトリックなアプローチが必要です。 –
@ImportanceOfBeingErnest：質問を絞り込むために提供できる情報はありますか？ピッチを静的に保ちながら着実に大気の速度を上げながらデータを収集し、パワー出力を絶えず監視しました。そして、ピッチを上げて同じようにしました。私がこのニューラルネットワークを使って学ぶことを望んでいるのは、現時点で制御された方法で確実にピッチを変えることができないため、ピッチが連続的に変化するときに起こることです。私は、この散布図を物理的な実験を表す滑らかな面に変えることができることを望んでいます。 –