神经网络介绍跟代码案例.doc

### 神经网络介绍 神经网络（Neural Network）是一种模拟人脑神经思维方式的数据模型，它通过对输入数据进行一系列的非线性变换，从而实现对数据的分类、回归等任务。神经网络由多个神经元（Neuron）组成，这些神经元之间通过权重（Weight）连接，形成复杂的网络结构。 神经网络的训练过程通常包括前向传播和反向传播两个阶段。在前向传播阶段，输入数据通过网络逐层传递，最终得到输出结果。在反向传播阶段，根据输出结果与真实标签之间的误差，通过网络反向传递误差信号，更新各个神经元的权重，以减小误差。 神经网络的种类有很多，包括BP神经网络、卷积神经网络（CNN）、多层感知器（MLP）等。其中，多层感知器是一种经典的神经网络模型，它由输入层、隐藏层和输出层组成，隐藏层可以有多层，每层包含多个神经元。 ### 代码案例 以下是一个使用Python实现简单神经网络的代码案例，该网络用于对鸢尾花数据集进行分类。 ```python import pandas as pd from sklearn.datasets import load_iris import numpy as