BP神经网络_Python实习_包含鸢尾花分类例程下载

PIPI_333 2018-06-12 09:19:14

本例中包含两层BP神经网络模板程序（可以直接调用，可定制中间层神经元个数，设置学习率，绘制衰减曲线，可用于简单的模式识别和预测）、一个调用的例程（包括简单的数据预处理如归一化的使用，测试结果准确率为98.3%）、一份鸢尾花处理后的数据和原始数据。欢迎下载。
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本例中包含两层BP神经网络模板程序（可以直接调用，可定制中间层神经元个数，设置学习率，绘制衰减曲线，可用于简单的模式识别和预测）、一个调用的例程（包括简单的数据预处理如归一化的使用，测试结果准确率为98.3%）、一份鸢尾花处理后的数据和原始数据。欢迎下载。

源码里面有Bluetooth4_3/BLEDemo/Android_Lightblue.apk三个.前两个是BLE的demo。BLEDemo这个功能较Bluetooth4_3多一些，有兴趣的可以都看下。Android_Lightblue.apk是Android版的lightblue，在进行ble开发的时候用该app作为辅助工具还是非常不错的，功能较Bluetooth4_3 BLEDemo 这两个demo都强大。不过Android_Lightblue.apk在android5.0以上的版本手机上运行不起来，我也没有该app的源码。看看后面会不会有更新。对应博客地址：http://blog.csdn.net/chenliqiang12345678/article/details/50504406

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转载：http://blog.csdn.net/u013007900/article/details/50118945 上一次我们讲了M-P模型，它实际上就是对单个神经元的一种建模，还不足以模拟人脑神经系统的功能。由这些人工神经元构建出来的网络，才能够具有学习、联想、记忆和模式识别的能力。BP网络就是一种简单的人工神经网络。本文具体来介绍一下一种非常常见的神经网络模型——反

鸢尾花分类是机器学习领域的经典入门项目。我们将使用鸢尾花数据集（Iris Dataset），该数据集包含 150 条记录，每条记录有 4 个特征：花萼长度、花萼宽度、花瓣长度和花瓣宽度。目标是根据这些特征预测鸢尾花的种类（Setosa、Versicolor 或 Virginica）。如何使用 Python 加载和处理数据。如何使用构建机器学习模型。如何评估模型的性能。如何优化模型以提高准确率。通过本教程，我们完成了一个简单的机器学习项目：鸢尾花分类。

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