内容概要：该文档详细介绍了如何在MATLAB环境中实现使用贝叶斯优化方法训练多层感知机（BO-MLP）完成从多输入到单输出回归预测的工作流。整个流程涵盖了准备合成数据集、建立和训练BO-MLP模型、利用模型对新样本点做出预报以及评估预报准确度，最后还展示了预报效果对比的可视化图形。
适合人群：适用于希望借助于MATLAB工具箱从事机器学习研究尤其是专注于非线性回帰问题解决的数据科学家和工程师。
使用场景及目标：帮助研究人员能够自行搭建BO-MLP神经网络架构，并运用自动超参数寻优手段优化网络配置；旨在提升面对具体应用场景时复杂回归任务的处理能力和泛化能力。
其他说明：文中不仅提供了完整的代码样例和相应的解释说明，而且包含了所有所需的数据准备工作段落，在此基础上读者可根据自己的实际问题灵活调整各组件的具体实现细节来达到更好的应用效果。
2025-08-27 10:16:15
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使用scikit-learn库中的MLPClassifier（多层感知器分类器）对MNIST手写数字数据集进行训练和评估的示例，神经网络-多层感知机分类器精度分析Python代码，包括分类报告、混淆矩阵、模型准确率等内容可视化
2024-06-20 22:41:23
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神经网络-多层感知机分类器精度分析Python代码，包括分类报告、混淆矩阵、模型准确率等内容可视化
2024-06-20 22:28:39
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基于MLP(多层感知机)的时间序列预测python源码+超详细注释
内容包含：
01.(多步+单变量输入)_(单步+单变量输出)_监督学习数据
02.(多步+单变量输入)_(单步+单变量输出)_MLP模型
03.(多步+多变量输入)_(单步+单变量输出)_监督学习数据
04.(多步+多变量输入)_(单步+单变量输出)_MLP模型
05.(多步+多变量输入)_(单步+多变量输出)_监督学习数据
06.(多步+多变量输入)_(单步+多变量输出)_MLP模型
07.多路输入_(多步+多变量输入)_(单步+单变量输出)_MLP模型
08.多路输出_(多步+多变量输入)_(单步+多变量输出)_MLP模型
09.(多步+单变量输入)_(多步+单变量输出)_监督学习数据
10.(多步+单变量输入)_(多步+单变量输出)_MLP模型
11.(多步+多变量输入)_(多步+单变量输出)_监督学习数据
12.(多步+多变量输入)_(多步+单变量输出)_MLP模型
13.(多步+多变量输入)_(多步+多变量输出)_监督学习数据
14.(多步+多变量输入)
2022-12-02 14:29:41
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1.单层感知机
2.多层感知机
3.常见梯度优化
3.常见损失函数
4.多个例子
5.可以直接开会讲，适合学习和汇报
6.常见的激活函数介绍
7.使用房价预测问题介绍了单层感知机模型
8.BP神经网络
9.前馈神经网络
10.梯度优化实例
11.MLP神经网络
2022-11-22 20:26:25
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使用多层感知机对鸢尾花数据集3分类，不是二分类。
并且输出准确率，代码亲测有效！没用你来打我！
博文链接：https://blog.csdn.net/innovationy/article/details/121770961
2022-10-30 21:05:31
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MATLAB实现MLP多层感知机时间序列预测（完整源码和数据）
数据为单变量时间序列数据，程序乱码是由于版本不一致导致，可以用记事本打开复制到你的文件。
运行环境MATLAB2018b及以上。
2022-10-21 09:07:44
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MATLAB实现MLP多层感知机多特征分类预测（完整源码和数据）
数据为多特征分类数据，输入15个特征，分四类,程序乱码是由于版本不一致导致，可以用记事本打开复制到你的文件。
运行环境MATLAB2018b及以上。
2022-10-21 09:07:43
533KB
MATLAB实现MLP多层感知机多输入回归预测（完整源码和数据）
数据为多输入回归数据，输入7个特征，输出1个变量,程序乱码是由于版本不一致导致，可以用记事本打开复制到你的文件。
运行环境MATLAB2018b及以上。
2022-10-21 09:07:42
576KB