BP神经网络_Python实习_包含鸢尾花分类例程
资源描述
本资源文件包含了一个两层BP神经网络的模板程序，该程序可以直接调用，并且具备以下功能：
- 可定制中间层神经元个数：用户可以根据具体需求调整中间层的神经元数量，以优化网络性能。
- 设置学习率：用户可以自定义学习率，以控制网络的训练速度和精度。
- 绘制衰减曲线：程序能够绘制损失函数的衰减曲线，帮助用户直观地观察网络的训练过程。
- 适用于简单的模式识别和预测：该神经网络模板适用于简单的模式识别和预测任务。
此外，资源中还包含一个调用的例程，该例程展示了如何使用上述神经网络模板进行鸢尾花分类任务。例程中包括了简单的数据预处理步骤，如归一化处理，并且测试结果显示分类准确率达到了98.3%。
内容列表
- BP神经网络模板程序：两层BP神经网络的Python实现，具备上述所有功能。
- 鸢尾花分类例程：一个完整的例程，展示了如何使用BP神经网络进行鸢尾花分类。
- 鸢尾花处理后的数据：经过预处理后的鸢尾花数据集，可直接用于训练和测试。
- 原始鸢尾花数据：未经处理的原始鸢尾花数据集，供用户自行处理和分析。
使用说明
- 下载资源：请下载本仓库中的所有文件。
- 运行例程：打开例程文件，按照注释说明运行程序，观察鸢尾花分类的结果。
- 自定义网络：根据需求修改神经网络的参数，如中间层神经元个数和学习率，重新运行程序以观察效果。
注意事项
- 本资源适用于初学者和有一定Python基础的用户，建议在运行例程前先了解BP神经网络的基本原理。
- 数据预处理步骤在例程中有详细说明，用户可以根据自己的数据集进行相应的预处理。
欢迎下载并使用本资源，希望对您的学习和研究有所帮助！