sklearn bp神经网络

回答: 在sklearn中，BP神经网络是通过神经网络模块中的MLPClassifier和MLPRegressor类来实现的。MLPClassifier用于分类问题，MLPRegressor用于回归问题。这两个类都可以使用参数alpha作为正则化（L2正则化）系数。神经网络的训练方式可以分为标准BP算法和累计BP算法。标准BP算法是每次训练只针对单个训练样本，一次训练输入一个训练样本并更新网络参数；累计BP算法是每次训练针对所有训练样本，一次将所有训练样本输入并更新网络参数。在使用神经网络进行分类时，需要在输出层添加softmax层；而对于回归任务，直接输出连续值即可。