著名的神经网络用于回归

下面是一个使用著名的神经网络模型进行回归的代码示例，使用的是Python中的Keras库：

import numpy as np
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense

# 创建训练数据
X = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10])
y = np.array([2, 4, 6, 8, 10, 12, 14, 16, 18, 20])

# 创建神经网络模型
model = Sequential()
model.add(Dense(1, input_dim=1))

# 编译模型
model.compile(loss='mean_squared_error', optimizer='adam')

# 训练模型
model.fit(X, y, epochs=1000, verbose=0)

# 预测新数据
X_new = np.array([11, 12, 13, 14, 15])
predictions = model.predict(X_new)

print(predictions)

在这个示例中，我们创建了一个包含一个输入层和一个输出层的神经网络模型。我们使用mean_squared_error作为损失函数，使用adam作为优化器。然后，我们使用训练数据进行1000次迭代的训练。最后，我们使用模型对新数据进行预测，并打印出预测结果。

请注意，这只是一个简单的示例，用于说明如何使用神经网络进行回归。实际情况中，您可能需要调整模型的结构和参数，并使用更多的训练数据来获得更好的预测结果。