神经网络实现鸢尾花分类一、数据集介绍共有数据150组，每组包括花萼长、花萼宽、花瓣长、花瓣宽4个输入特征。 同时给出了，这一组特征对应的鸢尾花类别。类别包括Setosa Iris（狗尾草 鸢尾），Versicolour Iris（杂色鸢尾），Virginica Iris（弗吉尼亚鸢尾）三 类，分别用数字0，1，2表示。从sklearn包 datasets 读入数据集，语法为：from sklear
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2023-06-13 21:48:51
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## BP神经网络模型实现鸢尾花分类
### 简介
在本篇文章中，我将教会你如何使用BP神经网络模型来实现鸢尾花的分类。BP神经网络是一种常用的机器学习算法，通过反向传播算法来训练网络模型，以实现分类、回归等任务。我们将使用Python编程语言来实现这个模型，并使用scikit-learn库中的鸢尾花数据集进行训练和测试。
### 流程
下面是整个实现过程的流程图：
```mermaid
g
原创
2023-08-27 11:00:17
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神经网络设计过程案例： 鸢尾花分类 鸢尾花三种类别： 三种: 狗尾巴 杂草 小腹肌通过搭建一个神经网络来对鸢尾花进行分类收集花朵 的特征值： 四种 花萼长 花萼宽 花瓣长 花瓣宽以及： 三种输出结果 狗尾巴 杂草 小腹肌操作方法： 1.收集数据集，花的特征，以及这些花是什么品种，即 标签。 2.将数据集 训练模型。通过反向传播训练。 3.将不知道品种的花的特征输入模型，自动出来花的种类。神经网络模
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2023-12-22 23:34:04
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原理MP模型是Warren McCulloch(麦卡洛克)和Walter Pitts(皮茨)在1943年根据生物神经元的结构和工作原理提出的一个抽象和简化了的模型：此次神经网络实现鸢尾花（Iris）分类省去了非线性函数（激活函数）的步骤，直接通过n个输入与权重的积再与偏置量求和得到输出y，即:Y = x * w + b那么x, 与y 如何得到呢？通常人们根据生活经验，量取鸢尾花的花萼长、宽，花瓣长
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2024-04-10 18:00:41
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目录：深入研究鸢尾花数据集4.5实践：基于前馈神经网络完成鸢尾花分类4.5.1 小批量梯度下降法4.5.1.1 数据分组4.5.2 数据处理4.5.2.2 用DataLoader进行封装4.5.3 模型构建4.5.4 完善Runner类4.5.5 模型训练4.5.6 模型评价4.5.7 模型预测思考题1. 对比Softmax分类和前馈神经网络分类。2. 对比SVM与FNN分类效果，谈谈自己看法。
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2024-01-08 18:16:50
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学习了周志华《机器学习》中的BP神经网络，编代码的时候想找别人的作参考，发现好多人都直接调用工具箱。所得非所求，只能是自己写了代码，仅供新手参考，其中大部分是矩阵直接运算，对鸢尾花2/3数据训练，1/3数据训练。准确率在96%左右。说明：代码的直接矩阵运算也是我坐那里耗费一些时间自己去想的，所以新手要看懂可能需要一些时间。一些人可能没读过这本书也会感觉云里雾里，鉴于篇幅问题，我在我的资源了上传了直
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2023-11-30 10:56:45
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基于BP神经网络算法鸢尾花数据集的分类BP神经网络算法分析单个神经元的结构 图1 单个神经元结构激活函数激活函数是一种添加到人工神经网络中的函数，旨在帮助网络学习数据中的复杂模式。类似于人类大脑中基于神经元的模型，激活函数最终决定了要发射给下一个神经元的内容。在人工神经网络中，一个节点的激活函数定义了该节点在给定的输入或输入集合下的输出。激活函数往往将线性的关系转换为非线性的关系，帮助神经网络学习
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2023-10-27 06:50:44
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作者有话说最近学习了一下BP神经网络，写篇随笔记录一下得到的一些结果和代码，该随笔会比较简略，对一些简单的细节不加以说明。目录BP算法简要推导应用实例PYTHON代码BP算法简要推导该部分用一个$2\times3\times 2\times1$的神经网络为例简要说明BP算法的步骤。向前计算输出反向传播误差 权重更新 应用实例鸢尾花数据集一共有150个样本，分为3个类别，每个样本
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2023-06-09 22:43:58
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此代码是tesnorflow2搭建神经网络的一般流程，希望自己能够背过。 文章目录实验结果实验步骤一、准备数据二、搭建网络三、参数优化四、测试效果五、acc/loss可视化完整代码及注释 实验结果实验步骤一、准备数据1.读入鸢尾花数据集鸢尾花数据集（Iris），共有数据150组，每组包括4个输入特征，1个标签类别。鸢尾花总共分为三类，分别用数字0，1，2表示。下载数据集，可从sklearn包dat
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2023-11-12 10:55:35
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Iris数据集（鸢尾花数据集下载，密码：ae1e）是常用的分类实验数据集，由Fisher,1936收集整理。Iris也称鸢尾花卉数据集，是一类多重变量分析的数据集。数据集包含150个数据集，分为3类，每类50个数据，每个数据包含4个属性。可通过花萼长度，花萼宽度，花瓣长度，花瓣宽度4个属性预测鸢尾花卉属于（Setosa，Versicolour，
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2024-01-10 14:17:31
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# BP神经网络进行鸢尾花分类
## 简介
BP神经网络是一种常见的人工神经网络，可以用于模式识别、分类和回归等任务。本文将介绍如何使用BP神经网络对鸢尾花进行分类。鸢尾花是一种常见的植物，具有三个品种：Setosa、Versicolor和Virginica。我们将使用BP神经网络来根据花的特征对其进行分类。
## 数据集准备
首先，我们需要准备鸢尾花的数据集。鸢尾花数据集是一个经典的机器
原创
2023-08-24 06:34:53
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神经网络实现鸢尾花分类环境：tensorflow2.3.0 python3.7.13 numpy1.21.5(一)准备数据1.数据集录入from sklearn import datasets
# 没有的需要先安装：pip install sklearn
x_data = datasets.load_iris().data # 返回iris数据集所有的输入特征
y_data = datasets.
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2023-11-30 17:14:28
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TensorFlow笔记——鸢尾花分类代码笔记 记录实验流程和代码功能，附上关于所涉及到的tensorflow库中函数的解释实验流程数据集读入数据集乱序生成训练集和测试集(即x_train/y_train)数据类型转换配成(输入特征，标签)对，每次读入一小撮(batch)搭建网络 定义神经网路中所有可训练参数参数优化 嵌套循环迭代，with结构更新参数，显示当前loss测试效果 计算当前参数前向传
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2023-12-03 13:47:01
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1.准备数据：数据集的读入，数据集乱序（可不乱序），生成训练集和测试集，配成（输入特征，标签）对，每次读入一个批次（batch）。2.搭建网络： 定义神经网络中所有可训练的参数。3.参数优化： 嵌套循环迭代，with 结构更新参数，显示当前loss4.测试效果： 计算当前参数前向传播后的准确率，显示当前acc5.acc/loss 可视化# 利用鸢尾花数据集，实现前向传播、反向传播，可视化loss曲
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2023-11-27 00:21:09
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[鸢尾花的种类]预测鸢尾花的种类Iris数据集在RA Fisher于1936年发表的经典论文《分类问题中的多重测量的使用》中使用，也可以在UCI中找到。它包括三个种类，每个种类有50个样本以及每朵花的一些特性。一种花可以与其他两种花是线性可分的，但是另两种不是线性可分的。 如图目标分类预测鸢尾花的种类。进阶想办法在预测模型上提高精度说明给出导入数据的方式from sklearn.datasets
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2023-12-07 07:41:24
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文章目录一、BP神经网络是什么？二、神经网络的基础机制1. 正向传播1.1 神经元1.2 激活函数2.反向传播2.1 梯度下降三、数据读取与基本结构的实现 一、BP神经网络是什么？BP(back propagation)神经网络是一种按照误差逆向传播算法训练的多层前馈神经网络，是应用最广泛的神经网络模型之一。 从结构上讲，BP网络具有输入层、隐藏层和输出层；从本质上讲，BP算法就是以网络误差平方
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2023-08-16 04:04:26
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一、整体过程梳理 准备数据
数据集读入数据集乱序生成训练集和测试集配对（输入特征，标签）对，每次读入一小撮（batch）搭建网络
定义神经网络中所有可训练参数参数优化
嵌套循环迭代，with结构更新参数，显示当前loss测试效果
计算当前参数前向传播后的准确率，显示当前accacc/loss可视化二、代码：import tensorflow as tf
from sklearn impo
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2023-09-10 11:26:27
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鸢尾花分类问题是机器学习领域一个非常经典的问题，本文将利用神经网络来实现鸢尾花分类实验环境：Windows10、TensorFlow2.0、Spyder参考资料：人工智能实践：TensorFlow笔记第一讲1、鸢尾花分类问题描述根据鸢尾花的花萼、花瓣的长度和宽度可以将鸢尾花分成三个品种我们可以使用以下代码读取鸢尾花数据集from sklearn.datasets import load_iris
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2023-11-15 15:28:58
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线性回归的scikit-learn实现scikit-learn中提供了一个KNeighborClassifier类来实现k近邻法分类模型方法：fit(X,y)：训练模型 predict：使用模型来预测，返回待预测样本的标记。 score(X,y)：返回在（X，y）上预测的准确率。 predict_proba(X)：返回样本为每种标记的概率。 kneighbors([X,n_neighbors,re
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2023-12-19 20:46:36
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神经网络实现鸾尾花的分类直接赋北京大学的代码，其实人家百度网盘都放出资源了，我这里记录一下，因为稍有改动和注释```python
# 利用鸢尾花数据集，实现前向传播、反向传播，可视化loss曲线
# 导入所需模块
from sklearn import datasets
import tensorflow as tf
import matplotlib.pyplot as plt
import
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2023-12-19 22:03:48
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