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python機器學習之神經(jīng)網(wǎng)絡（三）

 更新時間：2021年08月27日 10:16:45   作者：Jeffrey_Cui  
這篇文章主要為大家詳細介紹了python機器學習之神經(jīng)網(wǎng)絡第三篇，文中示例代碼介紹的非常詳細，具有一定的參考價值，感興趣的小伙伴們可以參考一下

前面兩篇文章都是參考書本神經(jīng)網(wǎng)絡的原理，一步步寫的代碼，這篇博文里主要學習了如何使用neurolab庫中的函數(shù)來實現(xiàn)神經(jīng)網(wǎng)絡的算法。

首先介紹一下neurolab庫的配置：

選擇你所需要的版本進行下載，下載完成后解壓。

neurolab需要采用python安裝第三方軟件包的方式進行安裝，這里介紹一種安裝方式：

(1)進入cmd窗口
(2)進入解壓文件所在目錄下
(3)輸入 setup.py install

這樣，在python安裝目錄的Python27\Lib\site-packages下，就可以看到neurolab的文件夾了，然后就可以使用neurolab庫了。
使用neurolab庫編寫的代碼如下：

import numpy as np 
import matplotlib.pyplot as plt 
import neurolab as nl 
input = np.array([[4,11],[7,340],[10,95],[3,29],[7,43],[5,128]]) 
target=np.array([[1],[0],[1],[0],[1],[0]]) 
#2層網(wǎng)絡，5個輸入節(jié)點，一個輸出節(jié)點 
net=nl.net.newff([[3,10],[11,400]],[5,1]) 
err=net.train(input,target,epochs=500, show=1, goal=0.02) 
out=net.sim(input) 
mymean=np.mean(out) 
x_max=np.max(input[:,0])+5 
x_min=np.min(input[:,0])-5 
y_max=np.max(input[:,1])+5 
y_min=np.min(input[:,1])-5 
plt.subplot(211) 
#誤差曲線 
plt.plot(range(len(err)),err) 
plt.xlabel('Epoch number') 
plt.ylabel('err (default SSE)') 
plt.subplot(212) 
#可視化圖 
plt.xlim(x_min,x_max) 
plt.ylim(y_min,y_max) 
for i in xrange(0,len(input)): 
 if out[i]>mymean: 
  plt.plot(input[i,0],input[i,1],'ro') 
 else: 
  plt.plot(input[i,0],input[i,1],'r*') 
 
plt.show()

以上就是本文的全部內(nèi)容，希望對大家的學習有所幫助，也希望大家多多支持腳本之家。

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