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BP-neural-network-：Python基于BP神经网络的分类器

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Python

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基于BP神经网络的分类器

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用Python实现BP神经网络（附代码）

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主要介绍了用Python实现BP神经网络（附代码），文中通过示例代码介绍的非常详细，对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值，需要的朋友们下面随着小编来一起学习学习吧

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BP神经网络的python实现

BP神经网络的python实现,来预测城市空气污染等级，基本上可以做到正确率90%，

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BP神经网络源码（python实现）

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python代码实现，可以调整网络结构，适用分类与回归问题，包含随机梯度下降、动量梯度下降，RMSProp、Adam优化算法。

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BP算法分类

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用python实现的BP算法，对Iris数据集进行分类，最终分类准确率可以达到96%以上。文件中含源代码与Iris数据集

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bp的分类算法

自己编写的两层python bp神经网络算法，是标准的bp算法

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BP神经网络_Python实习_包含鸢尾花分类例程

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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。

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python简单神经网络分类

一个简单的神经网络分类器的python代码实现；python;神经网络分类

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基于tensorflow的二分类的python实现（注释超详细！）

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使用tensorflow实现的神经网络二分类，数据集为糖尿病化验数据，其中前八列为特征，第九列为期望结果，准准确率81.75%，内有详细的代码注解，适合新手学习使用

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利用BP神经来进行分类，不一样的分类器，不一样的感觉。

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利用bp神经网络老进行分类，自己用的话，需要把里面的数据完成你自己的

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Python使用numpy实现BP神经网络

主要为大家详细介绍了Python使用numpy实现BP神经网络，具有一定的参考价值，感兴趣的小伙伴们可以参考一下

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基于BP神经网络的车型分类器 (2005年)

针对车型特征，提出了一种基于BP神经网络的识别方法。从图像中提取车型特征向量，用BP神经网络设计分类器，并进行有效的训练与测试。应用改进的BP算法（尺度化共轭梯度法）对网络进行训练，使网络很快得到收敛，解决了一般算法收敛慢的缺陷。

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BP神经网络+最小距离分类器.zip_BP 分类_bp模式识别_neural network_最小距离分类

BP神经网络算法，贝叶斯-最小距离分类器，可以用于模式识别。

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BP neural network.zip_BP neural network_BP神经网络_Python神经网络_bp神经_n

BP 神经网络程序及示例，用python语言写的，简洁明了

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ex3-neural network_神经网络_Python神经网络_python_

机器学习中神经网络的例子，python代码编写，可以帮助很好的理解神经网络，程序运行无错误。

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BP_network.rar_BP_BP neural network_BP 神经网络_BP神经网络_bp神经

BP神经网络通过人工神经网络，简单的学习程序，BP神经网络模型

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BP-Neural-Network-master_ANN_

"BP-Neural-Network-master_ANN_" 这个标题提到了两个关键概念，"BP神经网络"和"ANN"。BP（Backpropagation）神经网络是人工神经网络（Artificial Neural Network，简称ANN）的一种，是最常见的多层前馈网络的学习...

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BP神经网络,bp神经网络预测模型,Python

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BP神经网络，全称为Backpropagation Neural Network，是人工神经网络的一种典型模型，主要用于监督学习。这个模型在处理非线性复杂问题时表现出了强大的能力，尤其在模式识别、函数拟合、预测等领域有着广泛的应用。...

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基于Python的BP神经网络分类器，正是利用了Python语言及其丰富的数据处理库（如NumPy、Pandas等）和机器学习库（如TensorFlow、Keras、scikit-learn等）来实现的。在实际应用中，构建一个基于BP神经网络的分类器...

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用 Python 实现 BP 神经网络教程

- **定义**: BP神经网络（Back Propagation Neural Network），又称反向传播神经网络，是一种多层前馈神经网络。该网络通过反向传播算法来进行训练，能够学习到输入数据与输出数据之间复杂的映射关系。 - **结构特点...

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BP神经网络算法【源程序】【python】

BP神经网络算法是一种广泛应用的人工神经网络模型，其全称为Backpropagation Neural Network。它主要用于非线性数据的拟合和分类任务。Python作为一种高级编程语言，因其简洁易读的语法和丰富的科学计算库（如NumPy...

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bp算法python实现

bp算法是由学习过程由信号的正向传播与误差的反向传播两个过程组成，bp算法使用Python实现含数据集

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BP算法Python代码

BP算法，误差反向传播（Error Back Propagation, BP）算法。BP算法的基本思想是，学习过程由信号的正向传播与误差的反向传播两个过程组成。由于多层前馈网络的训练经常采用误差反向传播算法，人们也常把将多层前馈网络直接称为BP网络。利用python代码实现BP神经网络。

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用python编写bp算法

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用python语言编写bp算法，每行都有详细的注释，非常适合初学者，基本上一看就知道是什么意思，非常的好用。

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基于 BP_Adaboost 的强分类器设计

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bp_road.rar_BP neural network；_Freight_柔性神经网络_神经网络

BP神经网络无论在网络理论还是在性能方面已比较成熟。其突出优点就是具有很强的非线性映射能力和柔性的网络结构。网络的中间层数、各层的神经元个数可根据具体情况任意设定，并且随着结构的差异其性能也有所不同。

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BP神经网络程序.rar_neural network_多层bp_神经网络逆_逆模型

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是一种按误差逆传播算法训练的多层前馈网络，是目前应用最广泛的神经网络模型之一。BP网络能学习和存贮大量的输入-输出模式映射关系，而无需事前揭示描述这种映射关系的数学方程。

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遗传算法优化BP神经网络程序,很不错的，值得学习

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neural-network-animation:观看神经网络的思考。用Python编写

神经网络动画观看神经网络的思考。用Python编写。需要FFMPEG编解码器。要安装，请使用命令“ brew install ffmpeg”。在视频中，突触由线条表示。线的增粗表示两个神经元之间的突触连接越来越强。随着线的粗细变化，您可以看到神经网络学习。闪光代表神经活动。要运行该程序，请使用命令“ python main.py”。它将在同一文件夹中生成一个mp4文件。

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iris_test.csv 628B

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iris_training.csv 2KB

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