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Python 线性神经网络库 Mplannliner 使用指南

Python 线性神经网络库 Mplannliner 使用指南

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Mplannliner 是一个 Python 线性神经网络库，以其简洁易用的特点著称。以下示例展示了如何使用 Mplannliner 进行训练和预测：

import nplann 

# 准备训练数据
traindata2=[[[9,25,30],-1],[[5,8,12],-1],[[15,31,49],-1],[[35,62,108],-1],[[19,40,60],-1],[[28,65,98],1],[[20,59,72],1],[[9,41,38],1],[[12,60,46],1],[[2,37,18],1]] 

# 初始化 Mplannliner 对象
myann2=nplann.Mplannliner() 
myann2.samples_init(traindata2) 

# 训练模型
myann2.train()

# 使用模型进行预测
myc=myann2.simulate([35,68,110]) 

# 打印预测结果
print("[35,68,110]") 
if myc== "+": 
    print("正类") 
else: 
    print("负类")

这段代码首先定义了训练数据 traindata2，然后使用该数据初始化了一个 Mplannliner 对象。接着，调用 train() 方法训练模型，并使用 simulate() 方法对新数据进行预测。最后，根据预测结果打印相应的类别。

pyc 文件大小：5.15KB