神经网络拟合数据python，神经网络拟合数据分布

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从零开始用Python构建神经网络

动机：为了更加深入的理解深度学习，我们将使用 python 语言从头搭建一个神经网络，而不是使用像 Tensorflow 那样的封装好的框架。我认为理解神经网络的内部工作原理，对数据科学家来说至关重要。

我们做到了！我们用Python构建了一个简单的神经网络！首先神经网络对自己赋予随机权重，然后使用训练集训练自己。接着，它考虑一种新的情形[1， 0， 0]并且预测了0.99993704。正确答案是1。

我们将在Python中创建一个NeuralNetwork类，以训练神经元以给出准确的预测。该课程还将具有其他帮助程序功能。应用Sigmoid函数我们将使用 Sigmoid函数（它绘制一条“ S”形曲线）作为神经网络的激活函数。

创建和扩充数据集为了增加数据集，我使用 google_images_downloadAPI 从互联网上下载了相关图像。显然，您可以使用此API不仅可以扩充现有数据集，还可以从头开始创建自己的数据集。

可以。既然是函数拟合，那么事先就已经有函数表达式了。拟合的只是函数表达式中未知的参数。用神经网络对函数进行拟合，输出的就是未知参数的高精近似值。人工神经网络就是模拟人思维的第二种方式。

隐层节点数在BP 网络中，隐层节点数的选择非常重要，它不仅对建立的神经网络模型的性能影响很大，而且是训练时出现“过拟合”的直接原因，但是目前理论上还没有一种科学的和普遍的确定方法。

用BP神经网络可以拟合曲线的。下图就是用sim( )函数对BP网络进行仿真。

BP（Back Propagation）神经网络是86年由Rumelhart和McCelland为首的科学家小组提出，是一种按误差逆传播算法训练的多层前馈网络，是目前应用最广泛的神经网络模型之一。

1、Pandas是Python的一个数据分析包，Pandas最初被用作金融数据分析工具而开发出来，因此Pandas为时间序列分析提供了很好的支持。

2、Pvthon。bpython- 界面丰富的 Python 解析器。ptpython-高级交互式Python解析器，构建于python-prompt-toolkit 上.Dash 比较新的软件包，它是用纯Pvthon构建数据可视化app的理想选择，因此特别适合处理数据的任何人。

3、Tableau Tableau是一款交互式数据可视化软件，相比其它BI工具比较不一样的是，它会在导入数据后将数据分为维度和度量两类，维度就是属性列，比如国家、地区等，度量就是数值列，比如销售额、销售量等。

1、接着使之规范化，结果在0，1之间。为此使用一个数学函数－－Sigmoid函数：Sigmoid函数的图形是一条“S”状的曲线。

2、应用Sigmoid函数我们将使用 Sigmoid函数（它绘制一条“ S”形曲线）作为神经网络的激活函数。训练模型这是我们将教神经网络做出准确预测的阶段。每个输入将具有权重（正或负）。

3、整合并完成一个实例既然我们已经有了包括前向传播和反向传播的完整 Python 代码，那么就将其应用到一个例子上看看它是如何工作的吧。神经网络可以通过学习得到函数的权重。而我们仅靠观察是不太可能得到函数的权重的。

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