【Python 3 数据分析与机器学习实战】 预测分析-BP神经网络模型

    BP网络（Back-Propagation Network）是1986年由Rumelhart 和 McCelland 为首的科学教小组提出的，是一种按误差逆向传播算法训练的多层前馈网络，是目前应用最广泛的神经网络模型之一，用于函数逼近、模型识别分类、数据压缩和时间欲裂预测等。     BP网络又称反向传播神经网络，它是一种有监督的学习算法，具有很强的自适应、自学习、非线性映射能力，能较好地

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