sklearn神经网络分类

在使用sklearn进行神经网络分类时，首先需要导入必要的库，包括sklearn、numpy和matplotlib.pyplot。然后，可以使用sklearn中的datasets模块导入数据集。接下来，需要确定神经网络的结构，包括输入层、隐藏层和输出层的神经元数量。在这个例子中，输入层有300个样本，输出层有两个神经元，隐藏层有10个神经元。然后，可以使用正向传播的计算过程来进行推理。这个过程包括输入层经过权重和偏置的计算得到隐藏层的结果，然后隐藏层的结果再经过权重和偏置的计算得到输出层的结果。在计算过程中，使用了激活函数tanh来保证结果的非线性性。最后，可以使用softmax函数将输出结果转化为概率。\[1\]\[2\]\[3\]
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- *1* *2* *3* [机器学习（3）——利用Sklearn和神经网络实现分类](https://blog.csdn.net/weixin_41761357/article/details/109891854)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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