python構建bp神經網絡_鳶尾花分類(一個隱藏層)__1.數據集
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 ...
原文：python構建bp神經網絡_鳶尾花分類(一個隱藏層)__2.代碼實現
IDE：jupyter 數據集請查看：鳶尾花數據集 測試效果預覽 成功率 . 代碼已上傳到碼雲 ...
2018-05-29 16:49 0 2138 推薦指數：
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IDE：jupyter 抽象程度可能不是那么高，以后再優化。 理論和代碼實現的差距還是挺大的 數據集請查看 python構建bp神經網絡(一個隱藏層)__1.數據可視化 部分代碼預覽 git上傳.ipynb文件，並不能直接看，所以我上傳 ...
BP神經網絡算法程序實現鳶尾花(iris)數據集分類
作者有話說 最近學習了一下BP神經網絡，寫篇隨筆記錄一下得到的一些結果和代碼，該隨筆會比較簡略，對一些簡單的細節不加以說明。 目錄 BP算法簡要推導 應用實例 PYTHON代碼 BP算法簡要推導 該部分用一個$2\times3\times 2\times1$的神經網絡 ...
【tensorflow】神經網絡實現鳶尾花分類
主要步驟： 1.准備數據 數據集讀入 數據集亂序 將數據集分為訓練集和測試集 將輸入特征和標簽配對，每次喂入神經網絡一小撮（batch） 2.搭建網絡 定義神經網絡中所有可訓練參數 3.參數優化 反向傳播，不斷減少loss 4.測試效果 ...
TensorFlow2.1入門學習筆記(5)——構建第一個神經網絡，鳶尾花分類問題（附源碼）
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tensorflow2.0——鳶尾花分類實操（神經網絡偽代碼）
一、實操 下面進行的模型訓練為偽代碼，一般用tensorflow不會用到這種方式來訓練模型，這個只是用來作為對上一篇常用函數的使用，方便熟悉代碼以及訓練時梯度是如何計算的。 輸出結果： ...
使用鳶尾花(iris)數據集訓練BP神經網絡
數據集介紹 鳶尾花數據集一共有150個樣本，分為3個類別，每個樣本有4個特征，將數據集分為兩組，一組作為訓練集，另一組作為測試集，其中，測試集和訓練集樣本數均是75個。為了便於訓練，我們將鳶尾花的三種類別數分別設為1、2、3。 數據集下載路徑 鏈接：https://pan.baidu.com ...