本文探讨深度学习在机器学习中的应用，通过Python代码展示如何构建和训练一个简单的神经网络分类器。文章介绍了所需库的导入、神经网络分类器类的定义，以及模型的训练和测试过程。深度学习可用于图像识别、自然语言处理等任务，对理解机器学习中的深度学习有指导意义。
深度学习是机器学习领域中的一个重要分支，它通过构建深层神经网络模型来实现对复杂数据的学习和分类。在这篇文章中，我们将探讨如何使用Python编写源代码来实现一个简单的神经网络分类器。
首先，我们需要导入一些必要的库。我们将使用NumPy库来处理矩阵运算，以及Matplotlib库来可视化结果。
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
接下来，我们将定义一个神经网络分类器的类。该类将包含初始化函数、前向传播函数和反向传播函数。
class NeuralNetwork:
def __init__(<
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