🧠 神经网络入门教程（Python 实现）

什么是神经网络？

神经网络是模仿生物神经系统结构的计算模型，由神经元（ neuron ）组成，通过多层连接学习数据特征。以下是核心概念：

• 🧩 神经元：基本计算单元，接收输入并产生输出
• 🧰 权重：连接神经元的参数，决定信号强度
• 📌 激活函数：引入非线性特性（如 Sigmoid、ReLU）
• 🔄 反向传播：通过误差调整权重的核心算法

⚠️ 神经网络需要大量数据训练，建议从简单数据集开始实践

Python 实现步骤

1. 🧪 安装必备库：

   pip install numpy tensorflow matplotlib
   

2. 📈 数据准备：使用 numpy 加载和处理数据

   import numpy as np
   data = np.loadtxt("data.csv", delimiter=",")
   

3. 🧠 构建网络：用 tensorflow 创建模型

   model = tf.keras.Sequential([
       tf.keras.layers.Dense(10, activation='relu'),
       tf.keras.layers.Dense(1)
   ])
   

4. 🚀 训练模型：通过 .fit() 方法迭代优化

   model.compile(optimizer='adam', loss='mse')
   model.fit(X_train, y_train, epochs=100)
   

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