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 ...

【废话外传】：终于要讲神经网络了，这个让我踏进机器学习大门，让我读研，改变我人生命运的四个字！话说那么一天，我在乱点百度，看到了这样的内容： 看到这么高大上，这么牛逼的定义，怎么能不让我这个技术宅男心向往之？现在入坑之后就是下面的表情： 好了好了，玩笑就开到这里，其实我是真的很喜欢这门 ...

误差曲线 ...

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 ...

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 ...

BP神经网络是深度学习的重要基础，它是深度学习的重要前行算法之一，因此理解BP神经网络原理以及实现技巧非常有必要。接下来，我们对原理和实现展开讨论。 1.原理 　　 有空再慢慢补上，请先参考老外一篇不错的文章：A Step by Step Backpropagation Example ...

BP神经网络回归的三种python实现 前言 ​ BP神经网络（Back Propagation）是基于误差反向传播算法训练的多层前馈网络，能学习存储大量的输入-输出模式映射关系。它的优化方法是使用梯度下降法，通过反向传播来不断调整网络的权值和阈值，使网络误差平方和最小。其实际就是多层感知机 ...