利用TensorFlow训练简单的二分类神经网络模型的方法

二分类问题可能是应用最广泛的机器学习问题。今天我们将学习根据电影评论的文字内容将其划分为正面或负面。与MNIST数据集一样，IMDB数据集也内置于Keras库。通过以下代码加载数据集并限制每条评论最多

使用java实现的KNN算法,并进行了二分类问题,不懂的可以交流。适合初学者使用 ,可以下载看一看

本次项目中，我们采用了UCI Breast Cancer数值化数据集，重点分析其在二分类建模中的应用。该数据集包含乳腺癌相关的数据点，通过数值化的特征构建和优化二分类模型，可以有效帮助在早期检测和诊断

多种算法，遗传，神经网络，聚类，apriori等

Ⅰ：运用BP神经网络对下面函数进行训练：① y=sin(x);x=[0,2*pi] ②y=x1(XOR)x2 Ⅱ：通过神经网络模型蠓虫数据进行分类，并对结果进行分析。生物学家试图对两种蠓虫（Af与Ap

针对传统的遥感图像分类方法分类精度低的缺 点,提出了一种基于神经网络的分类方法。实验结果 表明,这种基于神经网络的分类器经过训练后,可应用 于遥感图像的分类,其分类精度明显高于传统的最大 似然分类法

数据集为sklearn提供的加利福利亚房价预测数据集 import matplotlib.pyplot as plt from tensorflow import keras import tenso

javaCV训练样本成xml文件，且带有识别功能，一个类，多个方法，调用简单

对 BP 神经网络进行仿真 %对 BP 神经网络进行训练

适合初学者进行学习，简单明了，容易理解，方便记忆学习