题目：实验1 使用神经网络算法解决分类问题 （一）实验类型：设计性 （二）实验目的： 1．掌握神经网络算法的流程和实现方法，并理解神经网络的应用。 2．通过在实际数据集上应用神经网络算法实现分类功能，验证算法效果。 （三）实验内容： 1．使用Python语言编写基于BP神经网络算法的分类算法。构造至少两层的神经网络。不允许使用tensorflow、pytorch等库。 2．调用植物分类实验数据集。 在Python环境下，使用命令 from sklearn.datasets import load_iris，导入调用鸢尾花数据集的命令。 数据集示例： sepal_length, sepal_width, petal_length, petal_width, species 7,3.2,4.7,1.4, Iris-versicolor 6.4,3.2,4.5,1.5, Iris-versicolor 6.9,3.1,4.9,1.5, Iris-versicolor 5.5,2.3,4,1.3, Iris-versicolor 或者使用附件中的数据集 3．运行算法，分析实验结果，主要针对算法的运行时间和分类的准确度两个方面分析，理解神经网络算法的优势和局限。 （四）完成试验后，上交实验报告，实验报告的文件名以”学号姓名实验X"命名，保存为pdf文件然后上传即可。以后的实验，命名要求同此。
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