Python神经网络基础代码

神经网络是一种模拟人脑神经元结构的人工智能算法，可以用于分类、回归、聚类等任务。该代码实现了一个简单的神经网络模型，包括输入层、隐藏层和输出层，可以用于处理基本的分类问题。 代码中使用了深度学习框架Keras，实现了以下步骤： 导入必要的库和数据集； 定义模型结构，包括输入层、隐藏层和输出层； 编译模型，定义损失函数和优化器； 训练模型，使用随机梯度下降算法更新参数； 评估模型在测试集上的性能，包括准确率、精确率、召回率等指标。 该代码提供了一个完整的神经网络实现过程，可以用于分类、回归等任务。通过调整模型结构、优化器、损失函数等超参数，可以进一步提高模型的性能。同时，该代码还包含了详细的注释和文档，方便理解和使用。