非线性问题搞不定？那你得看看这个经典的BP 神经网络了。它就是那种虽然老，但还挺靠谱的模型，前馈结构加上反向传播算法，分类和拟合问题效果都还不错。

结构上没啥花里胡哨的，输入层-隐藏层-输出层，中间那几层你可以根据任务随便堆叠几个。每个神经元接收上一层的输出，做个加权和，再激活一下——常见的ReLU、sigmoid都能用。

它的核心其实就是反向传播算法。前面算一遍预测结果，后面再对照实际值把误差一层一层“倒着推”回去，调整每个连接的权重和偏置。虽然听起来有点麻烦，但用起来其实挺顺手的。

举个例子，你要拿它做鸢尾花分类：4 个输入特征，输出 3 个种类，中间加个 10 个神经元的隐藏层。训练过程基本就是喂数据、前向传播、算误差、反向传播、更新参数，一遍遍跑，直到准确率提上来。

想优化得更快？你可以配上Adam、RMSprop这类优化器，还能加点L2 正则化防止过拟合，训练过程会舒服不少。别忘了调学习率，太大不收敛，太小训练慢，动态调整下比较靠谱。

如果你想直接上手试试，下面这些资源不错，代码都有：人脸识别源码、数字识别项目，还有一堆基于 MATLAB 的实现教程，直接上手也没啥门槛。

如果你刚好在做模式识别、分类预测这类事儿，BP 神经网络还是个挺稳的选择，适合练手也能上项目。