神经网络算法介绍和代码例程

神经网络算法介绍：

神经网络是一种模拟人类大脑神经元网络结构的机器学习算法。它通过多个神经元之间的连接和激活函数来建模复杂的非线性关系，用于解决分类、回归、聚类等问题。神经网络通常包含输入层、隐藏层（可包含多层）和输出层。

神经网络的基本组成部分包括：

1. 神经元：模拟生物神经元的基本计算单元，接收输入并通过激活函数产生输出。
2. 权重：连接神经元之间的参数，用于调整输入信号的影响力。
3. 偏置：每个神经元的偏移量，影响神经元的激活状态。
4. 激活函数：引入非线性性质，常见的包括Sigmoid、ReLU、Tanh等。
5. 反向传播算法：通过损失函数和梯度下降优化权重和偏置，实现模型训练。

神经网络具有强大的表示能力，可以适应复杂的数据特征和模式，并在图像处理、自然语言处理等领域取得显著成就。

神经网络代码例程：

以下是一个使用 Python 和 TensorFlow 框架实现简单神经网络分类的代码示例：

# 导入必要的库
import tensorflow as tf
from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.preprocessing import StandardScaler

# 加载数据集
iris = load_iris()
X, y = iris.data, iris.target

# 数据预处理
scaler = StandardScaler()
X_scaled = scaler.fit_transform(X)
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X_scaled, y, test_size=0.2, random_state=42)

# 创建神经网络模型
model = tf.keras.models.Sequential([
    tf.keras.layers.Dense(64, activation='relu', input_shape=(X_train.shape[1],)),
    tf.keras.layers.Dense(3, activation='softmax')
])

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

# 训练模型
model.fit(X_train, y_train, epochs=50, batch_size=32, validation_data=(X_test, y_test))

# 评估模型
test_loss, test_accuracy = model.evaluate(X_test, y_test)
print(f"测试集准确率: {test_accuracy}")

以上代码演示了如何使用TensorFlow框架构建一个简单的神经网络分类模型，对鸢尾花数据进行训练和测试。