Python实现BP神经网络算法及完整源码
BP神经网络是一种常见的人工神经网络，可以用于分类、回归等各种任务。本文将介绍如何使用Python实现一个简单的BP神经网络，并提供完整的源代码。
1.数据处理
首先，我们需要准备要用的数据。在示例中，我们将使用鸢尾花数据集进行分类。该数据集包含150个样本，每个样本有4个特征和1个标签。以下是数据处理的代码：
import sklearn.datasets
import numpy as np
加载数据
iris = sklearn.datasets.load_iris()
x = iris.data
y = iris.target
将标签转换为独热编码
y_one_hot = np.zeros((y.shape[0], 3))
y_one_hot[np.arange(y.shape[0]), y] = 1
将数据集分为训练集和测试集
train_ratio = 0.8
train_size = int(x.shape[0] * train_ratio)
train_x, test_x = x[:train_size], x[train_size:]
train_y, test_y = y_one_hot[:train_size], y_one_hot[train_size:]
2.构建BP神经网络
接下来，我们需要构建BP神经网络。在该示例中，我们将使用2层的神经网络，其中第一层有4个隐藏节点，第二层有3个输出节点（与独热编码的类别数量相同）。以下是BP神经网络的代码：
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