神经网络实现分类matlab代码用于机器学习的神经网络 实现Geoffrey Hinton教授讲授的课程“神经网络机器学习”的项目。 作者：王健、唐少 贡献：用python代码代替本课程默认的matlab，得到每个项目的数值结果并回答问题。 编程作业 1：感知器学习算法 使用感知器学习算法对四个二类数据集进行分类。设置迭代次数等于5作为示例 数据集 1 的结果： 数据集2的结果： 数据集3的结果： 数据集4的结果： 左图显示了数据集和由感知器的权重给出的分类边界。 反例显示为圆圈，而正例显示为正方形。 如果示例为绿色，则表示该示例已按提供的权重正确分类。 如果它是红色的，那么它就被错误地分类了。 中间的图显示了迄今为止感知器算法在每次迭代中所犯的错误数量。 右图显示了到一些非常可行的权重向量的距离（如果提供了一个）（注意，这些权重向量可以有无数个）。 分类器出错的点显示为红色，而正确分类的点显示为绿色。 我们可以看到data1、data3可以线性分离，而data2和data4不能。

bp神经网络实现酒的分类 是一个matlab程序，运用bp神经 网络实现酒的分类

matlab课程设计，对英文文本（多行）的识别，使用神经网络保存为net_2.mat，网络一共9层。全过程由Gui实现，包括对图像的切割与识别工作，m文件中有详细的中文注释。

【主要内容】 神经网络是建立在对大规模的股票历史数据的学习仿真的基础上，运用黑盒预测方式找出股市波动的在规律，并通过将其存储在网络的权值、阈值中，以此来预测未来短期或是中长期的价格走势。 【使用对象】毕业设计 【安心下载】可能不是第一时间在线 但是一定会在线

基于matlab的卷积神经网络实现手写数字识别

BP神经网络实现手写数字输入识别python 代码可以在下面链接中下载： https://gitee.com/cloud_maple/python_machine_learning.git 训练集和测试集都可以在下面链接中下载： 链接：https://pan.baidu.com/s/1KQuhyM843fEIyeG-87T1QQ 提取码：ln6s 首先，我们需要引入下面两个库 import numpy import scipy.special 然后创建一个神经网络类，类里有三个函数：初始化函数、训练函数和查询函数。 初始化函数 1、引入输入层、隐藏层、输出层的节点个数、学习率这些参数 2、用

适合初学者使用。内容详细、源码+测试数据 齐全。 BP神经网络实现手写数字识别matlab实现.zip

本资源是 https://github.com/nickliqian/cnn_captcha 这个github项目的代码的一个实现,修改了一些参数,并把模型一同放出,(github项目中没有模型)

用Tensorflow搭建CNN卷积神经网络，实现MNIST手写数字识别-附件资源

利用Hopfield神经网络实现对数字0 1 2 3 4 6 . 9的识别 这里掺杂了一部分opencv2的代码