神經網絡與決策樹Python實現

1. 實驗基本原理及目的 神經網絡算法： 輸入： N //初始神經網絡 X //訓練集的輸入元祖 D //期望的輸出元祖 輸出：N //改進的神經網絡（權重、偏倚） 有指導學習算法 //神經網絡學習過程 step1:通過網絡N輸入X ，產生輸出Y; step2:比較期望輸出D和實際輸出Y； step3:更新網絡中的權重和偏倚值使誤差下降； 輸入： N //初始神經網絡 X={x1,x2….xh}

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