利用iris数据集进行人工神经网络的实现
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简介：
本项目运用Python编程语言和机器学习库（如scikit-learn、Tensorflow或Keras）在经典的Iris数据集上构建并训练一个人工神经网络模型，旨在分类不同的鸢尾花卉品种。通过实验不同网络结构与参数组合，探索优化模型性能的方法。
手动编写代码实现人工神经网络，并导入iris数据集。设置输入层包含4个节点，隐藏层有5个节点，输出层为3个节点。可以自定义学习率和训练次数。正确率应在85%到95%之间波动。
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