train_targets

我可以回答这个问题。train_targets 是指训练模型时的目标变量，也就是我们希望模型能够预测的结果。在机器学习中，我们通常会将数据集分为训练集和测试集，通过训练集来训练模型，然后用测试集来评估模型的性能。而 train_targets 就是训练集中的目标变量。

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network.train(train_inputs, train_targets, 0.1)

这行代码使用了一个名为 `train` 的函数来训练一个神经网络。这个函数需要三个参数：`train_inputs`，`train_targets` 和 `0.1`。

`train_inputs` 是一个输入数据的数组，其中每一行代表一个样本，每一列代表一个特征。`train_targets` 是一个目标输出的数组，其中每一行对应于 `train_inputs` 中的一个样本，每一列代表一个目标输出。`0.1` 是学习率，它决定了在梯度下降过程中更新权重的步长大小。

这个函数的作用是通过反向传播算法来更新神经网络的权重，以便它可以更好地预测输入数据的目标输出。在训练过程中，神经网络将对每个样本进行前向传播来计算其输出，并比较其输出与目标输出之间的误差。然后，反向传播算法将通过计算误差关于每个权重的导数来更新权重，以减小误差。重复这个过程，直到误差足够小或达到了预定的训练次数。

train_inputs = inputs[:120, :].T train_targets = targets[:120, :].T test_inputs = inputs[120:, :].T test_targets = targets[120:, :].T 代码解释

这段代码是在将输入数据和目标数据进行划分，用于训练和测试模型。其中，inputs是输入数据矩阵，targets是目标数据矩阵。代码分为四行，分别对应着训练集输入数据、训练集目标数据、测试集输入数据、测试集目标数据的划分。

第一行代码 train_inputs = inputs[:120, :].T 将输入数据矩阵的前120行切片，即取前120个样本作为训练集的输入数据，然后对其进行转置，使得每一列对应一个样本。

第二行代码 train_targets = targets[:120, :].T 将目标数据矩阵的前120行切片，即取前120个样本作为训练集的目标数据，然后对其进行转置，使得每一列对应一个样本。

第三行代码 test_inputs = inputs[120:, :].T 将输入数据矩阵的第120行之后的所有行切片，即取剩余部分作为测试集的输入数据，然后对其进行转置，使得每一列对应一个样本。

第四行代码 test_targets = targets[120:, :].T 将目标数据矩阵的第120行之后的所有行切片，即取剩余部分作为测试集的目标数据，然后对其进行转置，使得每一列对应一个样本。

最终，train_inputs 和 train_targets 对应着训练集的输入数据和目标数据，test_inputs 和 test_targets 对应着测试集的输入数据和目标数据。