BP神经网络
项目简介
本仓库致力于提供一个简洁明了的示例，展示如何使用MATLAB及Python两种编程语言实现经典的BP（Back Propagation）神经网络。通过解决一个实际问题——对著名的鸢尾花（Iris）数据集进行分类，来演示BP神经网络在机器学习中的应用。此数据集常用于测试各种分类算法，因其包含4个特征和3种类别，非常适合入门级神经网络实践。
目录结构
- MATLAB: 包含MATLAB脚本，用于构建和训练BP神经网络。
- Python: 包含Python脚本，利用TensorFlow或NumPy等库实现BP神经网络的功能。
- Data: 存放鸢尾花数据集，用于模型训练和测试。
- Readme: 项目说明文档，即当前文件。
技术栈
- MATLAB: 强大的数学计算与可视化软件。
- Python: 数据科学领域的首选语言，使用 TensorFlow/NumPy 进行神经网络实现。
- 鸢尾花数据集: 一个常用的多类分类数据集，包含150个样本，分为三个类别。
快速上手
MATLAB 实现
- 打开MATLAB环境。
- 转至本项目中的
MATLAB目录。 - 运行主脚本（例如：iris_bp_matlab.m），按照提示操作即可完成训练并评估模型。
Python 实现
- 确保安装了Python环境以及TensorFlow/Numpy。
- 导航到
Python目录下。 - 使用命令行或IDE运行主脚本（如：iris_bp_python.py）。
- 脚本会自动加载数据、训练神经网络，并展示结果。
特点
- 对比学习：提供了两种主流编程语言的实现方式，便于比较学习。
- 易于理解：代码注释详尽，适合初学者快速掌握BP神经网络的基本构造与训练流程。
- 实战经验：通过真实的数据集练习，加深对神经网络分类能力的理解。
注意事项
- 在运行前，请确保你的环境中已正确安装所有必要的库和工具。
- 对于MATLAB和Python版本之间的差异，可能需要适当调整代码以适应不同环境。
- 探索本项目时，鼓励读者根据自己的需求调整神经网络的参数，以优化模型性能。
通过本仓库的学习，您不仅能够掌握BP神经网络的基础知识，还能了解如何将这一理论应用于具体的数据分析任务中，为后续深入机器学习领域奠定坚实基础。