# BP神经网络原理及其Python实现
代码分为两个部分,其一是BP神经网络分类,其二是BP神经网络回归
## 分类
### 实例1
采用费雪鸢尾花卉数据作为测试数据集,150个样本数据,三类数据:分别是山鸢尾、变色鸢尾和维吉尼亚鸢尾。
数据集代码如下:
山鸢尾:0
变色鸢尾:1
维吉尼亚鸢尾:2
采用前120个作为训练样本,后30个作为测试样本
### 实例2
将豆瓣读书5个评分等级作为输入,总评分作为输出,利用5万本书进行训练,1万本书作为测试样本。
## 回归
拟合多项式
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用Python实现三层BP神经网络.zip (15个子文件)
BPNeuralNetworks-master
IrisDataSet.csv 2KB
.vscode
.ropeproject
objectdb 159B
config.py 5KB
DoubanRateLoader.pyc 2KB
IrisLoader.pyc 2KB
readme.md 615B
DoubanRateLoader.py 1KB
IrisLoader.py 1KB
test_regression.py 1KB
GradientDescent.py 454B
BPNN.pyc 9KB
test_classification.py 659B
douban_rate.csv 1.93MB
BPNN.py 10KB
利用Python实现三层BP神经网络_BPNeuralNetworks
项目内附说明
如果解压失败请用ara软件解压.txt 42B
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好家伙VCC
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