python实现实 BP神经网络回归预测模型 神 主要介绍了python实现BP神经网络回归预测模型，文中通过示例代码介绍的非常详细，对大家的学习或者工作 具有一定的参考学习价值，需要的朋友们下面随着小编来一起学习学习吧 神经网络模型一般用来做分类，回归预测模型不常见，本文基于一个用来分类的BP神经网络，对它进行修改，实现了一个回 归模型，用来做室内定位。模型主要变化是去掉了第三层的非线性转换，或者说把非线性激活函数Sigmoid换成f(x)=x函数。 这样做的主要原因是Sigmoid函数的输出范围太小，在0-1之间，而回归模型的输出范围较大。 主要介绍了python实现BP神经网络回归预测模型，文中通过示例代码介绍的非常详细，对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值，需要的朋友们下面随着小编来一起学习学习吧

python神经网络书的源代码 非常全，本书对于神经网络的学习有非常大的帮助

神经网络搭建 -【可以直接运行】 python代码 可以自行设置神经网络层数 可以自行设置每层的神经元个数 超参数是参考

书籍代码及数据

使用两层网络实现手写数字识别（《深度学习入门：基于Python的理论与实现》实践工程文件）

通过利用tensorflow框架，实现鸢尾花的分类，代码每一步都详细进行注释，利用八股法搭建神经网络。大家可以跟着我的博客进行学习，一步一步教你搭建自己的神经网络，从此不再复制粘贴，网上找代码！！！

第一章 神经网络如何工作（附Python神经网络编程.pdf）-附件资源

Sklearn.neural_network.MLPRegressor 参数 思维导图纯属自制，独此一份！

基于Python语言实现的Bp神经网络

python代码实现，可以调整网络结构，适用分类与回归问题，包含随机梯度下降、动量梯度下降，RMSProp、Adam优化算法。