使用scikit-learn库中的MLPClassifier（多层感知器分类器）对MNIST手写数字数据集进行训练和评估的示例，神经网络-多层感知机分类器精度分析Python代码，包括分类报告、混淆矩阵、模型准确率等内容可视化

神经网络-多层感知机分类器精度分析Python代码，包括分类报告、混淆矩阵、模型准确率等内容可视化

基于MLP(多层感知机)的时间序列预测python源码+超详细注释 内容包含： 01.(多步+单变量输入)_(单步+单变量输出)_监督学习数据 02.(多步+单变量输入)_(单步+单变量输出)_MLP模型 03.(多步+多变量输入)_(单步+单变量输出)_监督学习数据 04.(多步+多变量输入)_(单步+单变量输出)_MLP模型 05.(多步+多变量输入)_(单步+多变量输出)_监督学习数据 06.(多步+多变量输入)_(单步+多变量输出)_MLP模型 07.多路输入_(多步+多变量输入)_(单步+单变量输出)_MLP模型 08.多路输出_(多步+多变量输入)_(单步+多变量输出)_MLP模型 09.(多步+单变量输入)_(多步+单变量输出)_监督学习数据 10.(多步+单变量输入)_(多步+单变量输出)_MLP模型 11.(多步+多变量输入)_(多步+单变量输出)_监督学习数据 12.(多步+多变量输入)_(多步+单变量输出)_MLP模型 13.(多步+多变量输入)_(多步+多变量输出)_监督学习数据 14.(多步+多变量输入)

1.单层感知机 2.多层感知机 3.常见梯度优化 3.常见损失函数 4.多个例子 5.可以直接开会讲，适合学习和汇报 6.常见的激活函数介绍 7.使用房价预测问题介绍了单层感知机模型 8.BP神经网络 9.前馈神经网络 10.梯度优化实例 11.MLP神经网络

使用多层感知机对鸢尾花数据集3分类，不是二分类。 并且输出准确率，代码亲测有效！没用你来打我！ 博文链接：https://blog.csdn.net/innovationy/article/details/121770961

MATLAB实现MLP多层感知机时间序列预测（完整源码和数据） 数据为单变量时间序列数据，程序乱码是由于版本不一致导致，可以用记事本打开复制到你的文件。 运行环境MATLAB2018b及以上。

MATLAB实现MLP多层感知机多特征分类预测（完整源码和数据） 数据为多特征分类数据，输入15个特征，分四类,程序乱码是由于版本不一致导致，可以用记事本打开复制到你的文件。 运行环境MATLAB2018b及以上。

MATLAB实现MLP多层感知机多输入回归预测（完整源码和数据） 数据为多输入回归数据，输入7个特征，输出1个变量,程序乱码是由于版本不一致导致，可以用记事本打开复制到你的文件。 运行环境MATLAB2018b及以上。

适合深度学习入门者，简单易于理解

使用多种方法完成MNIST分类任务 Python 3.6 Pytorch 1.0 Scikit-learn 0.21 无需下载数据直接跑，代码自动下载 逻辑回归 Logistic Regression 多层感知机 MLP K近邻 KNN 支持向量机 SVM 卷积神经网络 CNN 循环神经网络 RNN