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 ...
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 times times times 的神經網絡為例簡要說明BP算法的步驟。 向前計算輸出 反向傳播誤差 權重更新 應用實例 鳶尾花數據集一共有 個樣本,分為 個類別,每個樣本有 個特征, 數 ...
2020-10-07 17:11 0 3406 推薦指數:
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 ...
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 ...
包含三個花的品種(Iris setosa(山鳶尾),Iris virginica(北美鳶尾),Iris versicolor(變色鳶尾)) 每個品種各50個樣 每個樣本四個特征參數(萼片長度和寬度、花瓣長度和寬度) scikit-learn自帶一些經典的數據集,如iris,digits ...
全連接神經網絡BP算法的原理在此不再贅述了,網上有大量的資料可以參考,我就直接貼代碼:(用着還行的,幫忙點個推薦啊) ...
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 ...
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 ...
Iris 鳶尾花數據集是一個經典數據集,在統計學習和機器學習領域都經常被用作示例。數據集內包含 3 類共 150 條記錄,每類各 50 個數據,每條記錄都有 4 項特征:花萼長度、花萼寬度、花瓣長度、花瓣寬度,可以通過這4個特征預測鳶尾花卉屬於(iris ...