神经网络与算法实战：iris分类、同或逻辑与回文判断

本资源包含五个关于IT领域的练习题目，涉及深度学习、机器学习、算法和数据处理等方面。以下是每个部分的详细知识点： 1. **神经网络与 Iris 数据集分类** - 使用`sklearn`库中的`MLPClassifier`进行神经网络模型训练，该模型应用于Iris数据集，这是一个经典的机器学习问题，用于分类鸢尾花的不同品种。题目要求使用70%的数据作为训练集，剩余30%作为验证集，通过验证集计算并打印分类准确率。同时，要求可视化分类结果，用不同颜色区分分类正确的和错误的样本，横坐标表示花瓣长度，纵坐标表示花瓣宽度。 2. **同或逻辑分类器** - 任务是构建一个神经网络模型，实现同或逻辑函数，即输入[0,0]、[1,0]、[0,1]和[1,1]时分别输出1和0。通过`sklearn`库的`MLPClassifier`，设置一个单隐藏层来实现这一功能，并验证模型在给定样本上的准确性。 3. **回文数判断** - 编写一个名为`isPalindrome(x)`的函数，用于判断整数`x`是否为回文数。例如，121是回文数，而-122不是。这是基础的算法问题，考察了对字符串反转和比较的理解。 4. **斐波那契数列** - 斐波那契数列是一个递归序列，其中每个数字是前两个数字之和。题目要求编写`fibonacci(n)`函数，根据输入的整数`n`计算并返回斐波那契数列的第`n`项。这涉及到数列的动态编程思想。 5. **列表合并** - `sort_list(l1, l2)`函数用于合并两个已排序的列表，返回一个新的有序列表。没有使用内置的`sort`函数，需要设计自定义的合并和排序算法。例子展示了如何处理不同类型的输入，如空列表和包含重复元素的列表。 这些题目涵盖了Python编程中的关键概念，包括数据预处理、机器学习模型训练、算法实现以及基本的数据结构操作，适合用来提升对这些技术的理解和实践能力。在实际应用中，理解并熟练掌握这些技能对于解决更复杂的问题至关重要。