bp神经网络分类python

BP神经网络分类算法的Python实现主要通过对鸢尾花的4个特征进行分类来实现。具体参考了一篇文章《纯Python实现鸢尾属植物数据集神经网络模型》。该算法使用了梯度计算和参数更新来实现输出层和隐层之间的信息传递和分类。

鸢尾花数据集包含了4种特征：萼片长度、萼片宽度、花瓣长度和花瓣宽度，以及3种鸢尾花：Versicolor、Virginica和Setosa。通过对这些特征进行分类，我们可以使用BP神经网络算法来实现鸢尾花的分类。

在具体实现过程中，我们需要计算输出层和隐层的梯度，以便进行参数的更新。梯度计算的公式如下：
- 对于输出层，可以使用公式 y*(1-y)*(n[i]-y) 来计算梯度，其中 y 是输出层的输出值，n[i] 是期望的输出值。
- 对于隐层，可以使用公式 self.h[i]*(1-self.h[i])*wg 来计算梯度，其中 self.h[i] 是隐层的输出值，wg 是输出层梯度与权重的乘积。

通过计算梯度，我们可以得到输出层和隐层的梯度值。然后，我们可以使用参数更新公式来更新神经网络的参数。

以上就是BP神经网络分类算法的Python实现的相关内容。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *3* [Python 基于BP神经网络的鸢尾花分类](https://blog.csdn.net/michael_f2008/article/details/103730366)[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^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* [BP神经网络实现分类问题（python）](https://blog.csdn.net/Justin_bibo/article/details/84073020)[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^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
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