对于“python机器学习之神经网络（二）”，完整攻略如下：

Python机器学习之神经网络（二）

神经网络详解

神经网络是一种人工智能技术，基于神经元的连接方式，可以进行各种各样的模型训练，比如分类、回归等，而且在图像识别、自然语言处理等领域也得到了广泛的应用。在神经网络中，我们常用的模型有单层神经网络、多层神经网络和卷积神经网络。

神经网络的模型大致可以分为以下几个部分：

• 输入层：负责将原始数据输入神经网络中，通常会对原始数据进行预处理，比如归一化等。
• 隐藏层：负责对信号进行加工处理，增加网络对抗干扰能力，并且将其与权重结合。
• 输出层：根据网络计算的结果，生成最终的分类或者回归结果。

神经网络的训练，通常会使用反向传播算法，即根据当前的网络输出结果和真实结果，反向调整权值和偏置值，不断迭代优化模型。

TensorFlow实现神经网络

TensorFlow是一个非常流行的机器学习框架，提供了一系列的API，方便我们实现各种各样的算法。

在TensorFlow中实现神经网络的流程大体如下：

• 加载数据集
• 定义模型架构
• 实现前向传播算法
• 实现反向传播算法
• 用训练数据训练模型
• 用测试数据验证模型性能

示例一：基于MNIST数据集实现手写数字识别

这里我们可以使用MNIST数据集，进行手写数字的识别模型训练。

# 加载MNIST数据集
from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data
mnist = input_data.read_data_sets('MNIST_data', one_hot=True)

import tensorflow as tf

def weight_variable(shape):
    initial = tf.truncated_normal(shape, stddev=0.1)
    return tf.Variable(initial)

def bias_variable(shape):
    initial = tf.constant(0.1, shape=shape)
    return tf.Variable(initial)

def conv2d(x, W):
    return tf.nn.conv2d(x, W, strides=[1, 1, 1, 1], padding='SAME')

def max_pool_2x2(x):
    return tf.nn.max_pool(x, ksize=[1, 2, 2, 1],
                          strides=[1, 2, 2, 1], padding='SAME')

x = tf.placeholder(tf.float32, [None, 784])
y_ = tf.placeholder(tf.float32, [None, 10])

x_image = tf.reshape(x, [-1,28,28,1])

W_conv1 = weight_variable([5, 5, 1, 32])
b_conv1 = bias_variable([32])
h_conv1 = tf.nn.relu(conv2d(x_image, W_conv1) + b_conv1)
h_pool1 = max_pool_2x2(h_conv1)

W_conv2 = weight_variable([5, 5, 32, 64])
b_conv2 = bias_variable([64])
h_conv2 = tf.nn.relu(conv2d(h_pool1, W_conv2) + b_conv2)
h_pool2 = max_pool_2x2(h_conv2)

W_fc1 = weight_variable([7 * 7 * 64, 1024])
b_fc1 = bias_variable([1024])
h_pool2_flat = tf.reshape(h_pool2, [-1, 7*7*64])
h_fc1 = tf.nn.relu(tf.matmul(h_pool2_flat, W_fc1) + b_fc1)

keep_prob = tf.placeholder(tf.float32)
h_fc1_drop = tf.nn.dropout(h_fc1, keep_prob)

W_fc2 = weight_variable([1024, 10])
b_fc2 = bias_variable([10])
y_conv = tf.matmul(h_fc1_drop, W_fc2) + b_fc2

cross_entropy = tf.reduce_mean(
    tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits(labels=y_, logits=y_conv))
train_step = tf.train.AdamOptimizer(1e-4).minimize(cross_entropy)

correct_prediction = tf.equal(tf.argmax(y_conv, 1), tf.argmax(y_, 1))
accuracy = tf.reduce_mean(tf.cast(correct_prediction, tf.float32))

with tf.Session() as sess:
    sess.run(tf.global_variables_initializer())
    for i in range(20000):
        batch = mnist.train.next_batch(50)
        if i % 100 == 0:
            train_accuracy = accuracy.eval(feed_dict={
                x: batch[0], y_: batch[1], keep_prob: 1.0})
            print('step %d, training accuracy %g' % (i, train_accuracy))
        train_step.run(feed_dict={x: batch[0], y_: batch[1], keep_prob: 0.5})

    print('test accuracy %g' % accuracy.eval(feed_dict={
        x: mnist.test.images, y_: mnist.test.labels, keep_prob: 1.0}))

在这个示例中，我们使用了卷积神经网络，并且通过不断调整权重和偏置，来得到最终的识别模型。

示例二：基于鸢尾花数据集实现分类模型

另外，我们也可以通过鸢尾花数据集，来实现一个简单的分类模型，通过这个示例，可以更好地理解神经网络的训练过程。

import tensorflow as tf
import numpy as np
from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.model_selection import train_test_split

iris_data = load_iris()

x_data = iris_data.data
y_data = iris_data.target.reshape(-1,1)

train_x, test_x, train_y, test_y = train_test_split(x_data, y_data, test_size=0.3)

num_classes = np.unique(train_y).shape[0]

X = tf.placeholder(tf.float32, [None, 4])
Y = tf.placeholder(tf.int32, [None, 1])

y_one_hot = tf.one_hot(Y, num_classes)
y_one_hot = tf.reshape(y_one_hot, [-1, num_classes])

W = tf.Variable(tf.zeros([4, num_classes]))
b = tf.Variable(tf.zeros([num_classes]))

logits = tf.matmul(X, W) + b
entropy = tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits_v2(labels=y_one_hot, logits=logits)
loss = tf.reduce_mean(entropy)

optimizer = tf.train.GradientDescentOptimizer(learning_rate=0.01).minimize(loss)

prediction = tf.argmax(tf.nn.softmax(logits), 1)
correct_prediction = tf.equal(prediction, tf.argmax(y_one_hot, 1))
accuracy = tf.reduce_mean(tf.cast(correct_prediction, tf.float32))

with tf.Session() as sess:
    sess.run(tf.global_variables_initializer())
    for i in range(1000):
        _, loss_value = sess.run([optimizer, loss], feed_dict={X: train_x, Y: train_y})
        if i % 100 == 0:
            print("Loss: {:.4f}".format(loss_value))

    print("Test Accuracy: {:.4f}".format(accuracy.eval({X: test_x, Y: test_y})))

在这个示例中，我们使用了一层神经网络，并且通过梯度下降算法，不断调整权重和偏置，来得到最终的分类模型。