python大战机器学习——人工神经网络

　　人工神经网络是有一系列简单的单元相互紧密联系构成的，每个单元有一定数量的实数输入和唯一的实数输出。神经网络的一个重要的用途就是接受和处理传感器产生的复杂的输入并进行自适应性的学习，是一种模式匹配算法，通常用于解决分类和回归问题。 　　常用的人工神经网络算法包括：感知机神经网络（Perceptron Neural Nerwork）、反向传播网络（Back Propagation，BP）、HopF

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