数据挖掘里的神经网络算法，真的是挖掘模型的老帮手了。像BP 神经网络、RBF 结构这些经典算法，不管你是搞预测还是做分类，用起来都挺顺手的。配合MATLAB来跑一跑，体验还挺丝滑。要是你想快速搞个模式识别，简单卷积神经网络就挺适合，代码量不大，效果也不错。

数据清理、数据选择这些步骤，虽然有点繁琐，但别跳，基础打得稳后面建模才不容易翻车。嗯，如果你刚上手神经网络，不妨先看看那份神经网络课件.zip，概念讲得挺明白。

几个资源我看了一下，像这个神经网络：数据挖掘算法简介，算是把思路梳理得比较清楚了，适合快速入门。还有一份MATLAB 实现合集，直接上手跑，方便调试，适合实战派。卷积这块也有例子：卷积神经网络的模式识别评估，模型训练精度说得挺细。

如果你想更进阶一点，不妨看看这个结构化稀疏 DNN 加速评估，涉及到模型压缩和速度优化，挺适合搞部署的人。如果你代码写累了，也可以点进BP 神经网络的资源瞅瞅图，脑子歇会儿。

建议你把资料都下载下来慢慢看，有的是代码，有的是课件，搭配起来用效率更高。如果你平常写 MATLAB 比较多，那些 Matlab 相关资源就别错过了。