IDE：jupyter 数据集请查看：鸢尾花数据集 测试效果预览 成功率96.7% 代码已上传到码云 ...

IDE：jupyter 目前我知道的数据集来源有两个，一个是csv数据集文件另一个是从sklearn.datasets导入 1.1 csv格式的数据集（下载地址已上传到博客园----数据集.rar） 1.2 数据集读取 1.3 ...

这是一个非常漂亮的三层反向传播神经网络的python实现，下一步我准备试着将其修改为多层BP神经网络。 下面是运行演示函数的截图，你会发现预测的结果很惊人！ 提示：运行演示函数的时候，可以尝试改变隐藏层的节点数，看节点数增加了，预测的精度会否提升 ...

2019/4/23更新 下文中的正确率极高是建立在仅有50组训练数据的基础上的，十分不可靠。建议使用提供的另一个生成训练集的generate_all函数，能产生所有可能结果，更加可靠。 2019/4/20 二层BP神经网络 但是仍有部分在公式上的不明了，但是其运作方式还是很简单的，先简单解析 ...

工序工时由该工序的工艺参数决定，有了工时后乘以固定因子就是计件工资。一般参考本地小时工资以及同类小时工资并考虑作业的风险等因素给出固定因子 采用的VS2010 , Matlab2015a 64 ...

用Python实现出来的机器学习算法都是什么样子呢？ 前两期线性回归及逻辑回归项目已发布（见文末链接），今天来讲讲BP神经网络。 BP神经网络 全部代码 https://github.com/lawlite19/MachineLearning_Python/blob/master ...

python对BP神经网络实现 一、概念理解 开始之前首先了解一下BP神经网络，BP的英文是back propagationd的意思，它是一种按误差反向传播(简称误差反传)训练的多层前馈网络，其算法称为BP算法。 它的基本思想是梯度下降法，利用梯度搜索技术，期望使网络的实际输出值和期望输出值 ...

人工神经网络是一种经典的机器学习模型，随着深度学习的发展神经网络模型日益完善. 联想大家熟悉的回归问题， 神经网络模型实际上是根据训练样本创造出一个多维输入多维输出的函数， 并使用该函数进行预测， 网络的训练过程即为调节该函数参数提高预测精度的过程.神经网络要解决的问题与最小二乘法回归解决的问题 ...