09. 神经网络学习算法 - 深度学习理论实践演示

首先，我们通过 scikit-learn 的 datasets 模块生成测试数据，并且通过 sklearn.linear_model 模块调用逻辑回归模型，以此来演示并说明逻辑回归模型无法对非线性分布数据实现分类。之后，我们将通过纯 Python 代码，在不借助第三方模型依赖库的前提下，建立一个完整的神经网络。最后，我们将对比选择不同的隐藏层数量对模型拟合的影响。 ======================== 个人用户获取视频内相关代码及数据集，请微信搜索小程序【跨象乘云AI补习社】访问订阅。注：全部实验演示视频、代码、数据集仅授权予个人用户学习与实验使用。禁止用于二次销售、分发传播、课堂教学及培训用途。校企用户采购请通过微信公众号【跨象乘云】与客户经理联系。