*AI学习知识点* 1. 基础知识 概率论 微积分与逼近论 极限、微分、积分的基本概念 利用逼近的思想理解微积分，利用积分的方式理解概率论 概率论的基础 古典模型 常见的概率分布 大数定理和中心极限定理 协方差和相关系数 最大似然估计和最大后验估计 凸优化 凸优化的基本概念 凸函数 凸集 凸优化问题的标准形式 线性代数及矩阵 线性空间及线性变化 矩阵的基本概念 状态转移矩阵 特征

主要为大家详细介绍了Python实现神经网络(BP)算法及简单应用，具有一定的参考价值，感兴趣的小伙伴们可以参考一下

本文实例为大家分享了Python实现神经网络算法及应用的具体代码，供大家参考，具体内容如下 首先用Python实现简单地神经网络算法： import numpy as np # 定义tanh函数 def tanh(x): return np.tanh(x) # tanh函数的导数 def tan_deriv(x): return 1.0 - np.tanh(x) * np.tan(x) # sigmoid函数 def logistic(x): return 1 / (1 + np.