IDE：jupyter 數據集請查看：鳶尾花數據集 測試效果預覽 成功率96.7% 代碼已上傳到碼雲 ...

IDE：jupyter 目前我知道的數據集來源有兩個，一個是csv數據集文件另一個是從sklearn.datasets導入 1.1 csv格式的數據集（下載地址已上傳到博客園----數據集.rar） 1.2 數據集讀取 1.3 ...

這是一個非常漂亮的三層反向傳播神經網絡的python實現，下一步我准備試着將其修改為多層BP神經網絡。 下面是運行演示函數的截圖，你會發現預測的結果很驚人！ 提示：運行演示函數的時候，可以嘗試改變隱藏層的節點數，看節點數增加了，預測的精度會否提升 ...

2019/4/23更新 下文中的正確率極高是建立在僅有50組訓練數據的基礎上的，十分不可靠。建議使用提供的另一個生成訓練集的generate_all函數，能產生所有可能結果，更加可靠。 2019/4/20 二層BP神經網絡 但是仍有部分在公式上的不明了，但是其運作方式還是很簡單的，先簡單解析 ...

工序工時由該工序的工藝參數決定，有了工時后乘以固定因子就是計件工資。一般參考本地小時工資以及同類小時工資並考慮作業的風險等因素給出固定因子 采用的VS2010 , Matlab2015a 64 ...

用Python實現出來的機器學習算法都是什么樣子呢？ 前兩期線性回歸及邏輯回歸項目已發布（見文末鏈接），今天來講講BP神經網絡。 BP神經網絡 全部代碼 https://github.com/lawlite19/MachineLearning_Python/blob/master ...

python對BP神經網絡實現 一、概念理解 開始之前首先了解一下BP神經網絡，BP的英文是back propagationd的意思，它是一種按誤差反向傳播(簡稱誤差反傳)訓練的多層前饋網絡，其算法稱為BP算法。 它的基本思想是梯度下降法，利用梯度搜索技術，期望使網絡的實際輸出值和期望輸出值 ...

人工神經網絡是一種經典的機器學習模型，隨着深度學習的發展神經網絡模型日益完善. 聯想大家熟悉的回歸問題， 神經網絡模型實際上是根據訓練樣本創造出一個多維輸入多維輸出的函數， 並使用該函數進行預測， 網絡的訓練過程即為調節該函數參數提高預測精度的過程.神經網絡要解決的問題與最小二乘法回歸解決的問題 ...