python机器学习之神经网络（三）_Python

python机器学习之神经网络（三）

2020-12-26 00:54Jeffrey_Cui Python

这篇文章主要为大家详细介绍了python机器学习之神经网络第三篇，具有一定的参考价值，感兴趣的小伙伴们可以参考一下

前面两篇文章都是参考书本神经网络的原理，一步步写的代码，这篇博文里主要学习了如何使用neurolab库中的函数来实现神经网络的算法。

首先介绍一下neurolab库的配置：

选择你所需要的版本进行下载，下载完成后解压。

neurolab需要采用python安装第三方软件包的方式进行安装，这里介绍一种安装方式：

(1)进入cmd窗口
(2)进入解压文件所在目录下
(3)输入 setup.py install

这样，在python安装目录的Python27\Lib\site-packages下，就可以看到neurolab的文件夹了，然后就可以使用neurolab库了。
使用neurolab库编写的代码如下：

									import numpy as np 

									import matplotlib.pyplot as plt 

									import neurolab as nl 

									input = np.array([[4,11],[7,340],[10,95],[3,29],[7,43],[5,128]]) 

									target=np.array([[1],[0],[1],[0],[1],[0]]) 

									#2层网络，5个输入节点，一个输出节点 

									net=nl.net.newff([[3,10],[11,400]],[5,1]) 

									err=net.train(input,target,epochs=500, show=1, goal=0.02) 

									out=net.sim(input) 

									mymean=np.mean(out) 

									x_max=np.max(input[:,0])+5

									x_min=np.min(input[:,0])-5

									y_max=np.max(input[:,1])+5

									y_min=np.min(input[:,1])-5

									plt.subplot(211) 

									#误差曲线 

									plt.plot(range(len(err)),err) 

									plt.xlabel('Epoch number') 

									plt.ylabel('err (default SSE)') 

									plt.subplot(212) 

									#可视化图 

									plt.xlim(x_min,x_max) 

									plt.ylim(y_min,y_max) 

									for i in xrange(0,len(input)): 

									 if out[i]>mymean: 

									  plt.plot(input[i,0],input[i,1],'ro') 

									 else: 

									  plt.plot(input[i,0],input[i,1],'r*') 

									plt.show()