Python 机器学习：神经网络入门

神经网络是机器学习中的一个重要领域，它模拟了人脑神经元的工作方式，通过学习数据来提取特征并进行预测。以下是一些关于Python中神经网络的基础知识和资源。

基础概念

• 神经元：神经网络的基本单元，用于处理输入数据并产生输出。
• 层：由多个神经元组成的集合，包括输入层、隐藏层和输出层。
• 激活函数：用于引入非线性，使神经网络能够学习复杂模式。

Python 神经网络库

• TensorFlow：一个广泛使用的开源机器学习库，支持多种神经网络架构。
  • TensorFlow 官方文档
• Keras：一个高级神经网络API，构建在TensorFlow之上，易于使用。
  • Keras 官方文档

神经网络案例

以下是一个使用Keras构建简单的神经网络进行分类的例子：

from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense

# 构建模型
model = Sequential()
model.add(Dense(64, input_dim=100, activation='relu'))
model.add(Dense(64, activation='relu'))
model.add(Dense(1, activation='sigmoid'))

# 编译模型
model.compile(optimizer='adam', loss='binary_crossentropy', metrics=['accuracy'])

# 训练模型
model.fit(X_train, y_train, epochs=10, batch_size=32)

扩展阅读

• 机器学习基础教程
• 深度学习简介

神经网络结构图