标签： algorithm neural-network
假设我有一个已经训练过的人工神经网络，它使用一组特征来预测概率。每个训练样例代表一个人。一些特征是一个人的固定特征（例如种族，性别，......），而其他特征是可以改变的东西（例如，饮食，药物......），它们都是二项式（0或1）。现在，如果我有一个新人（不是来自训练集），并且我们已经知道他/她的固定特征的值，而其他特征的值是未知的。在给定固定值的情况下，如何找到产生最大输出概率的未知特征的最优值？谢谢！