sklearn mlp

sklearn的MLP（多层感知机）是一种用于解决分类和回归问题的神经网络模型。它由多个全连接的神经网络层组成，每个层之间都有权重连接。MLP通过使用反向传播算法来训练模型，以便能够对新的输入数据进行预测。

在使用sklearn的MLP进行手写数字识别的示例中，训练集X包含两个样本，每个样本有两个特征，y是对应的标签。MLPClassifier是用于分类问题的MLP模型。

在训练过程中，使用fit()函数对训练集进行拟合，可以设置多个参数，如solver、alpha、hidden_layer_sizes等。fit()函数将返回一个训练好的MLP模型。

训练完成后，可以使用predict()函数对新的输入数据进行预测，并返回预测的结果。也可以使用predict_proba()函数返回预测结果的概率估计。

在引用中，给出了训练集的准确率、代价值和权重值。