【源码】基于Python的神经网络线性回归与分类模型

项目简介

本项目基于Python实现了简单的神经网络，用于解决线性回归和分类问题。项目包含线性回归模型和非线性多分类器模型两部分，线性回归模型用于拟合三维数据，多分类器模型用于处理鸢尾花数据集。

项目的主要特性和功能

1. 线性回归模型：
   • 利用神经网络拟合给定的三维数据集，通过最小化均方误差（MSE）进行训练。
   • 可对输入数据进行预测，并在三维空间绘制预测曲面。
2. 非线性多分类器：
   • 运用神经网络对鸢尾花数据集进行分类，采用Sigmoid和Softmax激活函数，通过最小化交叉熵损失进行训练。
   • 能对新的鸢尾花样本进行分类，同时显示训练过程中的损失和准确率变化。

安装使用步骤

假设用户已经下载了本项目的源码文件。 1. 安装依赖：确保已安装Python环境，并导入numpy、matplotlib、mpl_toolkits.mplot3d等必要的库。 2. 运行代码：在Python环境中运行mlm.py文件，代码将自动读取数据、训练模型并展示结果。 3. 查看结果： - 线性回归模型会显示三维数据点和预测曲面。 - 多分类器模型会显示训练过程中的损失和准确率变化，以及最终的分类结果。

注意：本项目代码假设在Linux环境下运行，且所有文件都在同一目录下。若在其他环境中运行，可能需要进行调整。

下载地址

点击下载 【提取码: 4003】【解压密码: www.makuang.net】