1．实验数据：iris数据，分为三种类型：分别为w1，w2和w3类，每种类型中包括50个四维的向量，各类别出现的概率相等。 2实验要求 1）从iris数据的每个样本中取出三个特征作为分类特征，并且将样本点画出； 2）从每个类别的数据中抽取45个样本作为训练样本，5个样本作为测试样本， 3）用感知器批处理的方法实现w1类和w2类之间，w2类和w3类之间分类器的设计，并记录收敛的步骤。 4）用感知器单步处理的方法实现w1类和w2类之间，w2类和w3类之间分类器的设计，并记录收敛的步骤。 5）用多类分类器的逐步修正的方法对三个类别进行分类，写出每个类别的判别函数，画出分类面 6）将测试样本分别应用在分类器上，对测试样本进行判别，将判别结果进行显示。

利用BP算法实现简单的多层感知器网络，用于实现非线性不可分模式的分类问题，以及非线性函数逼近问题。

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matlab精度检验代码Matlab多层感知器演示 多层感知器（MLP）是一种基本的深度神经网络模型，通常用于分类。 我开发了MLP的Matlab演示，可以为初学者提供指导。 此代码将主要告诉您如何 通过堆叠的稀疏自动编码器进行预训练 使用反向传播算法进行微调， 预测使用前馈传递。 跑步 在Matlab中运行demo.m 本演示以MNIST手写数字识别为例（demo.m中的设置可以在测试集上获得98％左右的分类精度），并且您可以为其他数据集修改此代码。 笔记 您最好拥有4GB以上的内存。

文件：python代码 内容：基于 anaconda+keras 框架，在 jupter notebook 中 构建多层感知器，识别MNIST数据集中的手写数字。 亲测可用，同学们可以放心下载。 MNIST数据集 (Mixed National Institute of Standards and Technology database) 是美国国家标准与技术研究院收集整理的大型**手写数字数据库**，包含 6万 个示例的训练集以及 1万 个示例的测试集。MNIST数字文字识别数据集数据量不太多，而且是单色的图像，比较简单，很适合深度学习的初学者用来练习建立模型、训练、预测。 经典的MNIST数据集包含了大量的手写数字。十几年来，来自机器学习、机器视觉、人工智能、深度学习领域的研究员们把这个数据集作为衡量算法的基准之一。你会在很多的会议，期刊的论文中发现这个数据集的身影。实际上，MNIST数据集已经成为算法作者的必测的数据集之一。有人曾调侃道："如果一个算法在MNIST不work, 那么它就根本没法用；而如果它在MNIST上work, 它在其他数据上也可能不work！"