摘要：
一些概念： 损失函数：单个训练示例的误差。最经典的是“平方误差”来计算，即预测值与实际值差值的平方。 代价函数：整个训练集的损失函数的平均值。 最优化：求损失函数达到最小时的权重和偏置。 学习率：训练神经网络时，通常使用梯度下降法来优化参数。在每次迭代中，我们都使用反向传播来计算每个权重的损失函数的 阅读全文
摘要：
一：准备数据 1.1：读入数据集 from sklearn.datasets import load_iris from sklearn import datasets import pandas import matplotlib.pyplot as plt x_data = datasets.l 阅读全文