机器学习教程 - 用Python实现神经网络的构建和训练

神经网络是机器学习中一种强大的模型，能够解决各种复杂的问题。在本教程中，我们将使用Python从头开始构建和训练一个神经网络。我们将逐步介绍神经网络的基本概念，并提供相应的源代码示例。

1. 导入所需的库

首先，我们需要导入Python中常用的库，包括NumPy用于数值计算，以及Matplotlib用于数据可视化。

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

2. 定义神经网络的结构

在开始构建神经网络之前，我们需要确定网络的结构。一个典型的神经网络由输入层、隐藏层和输出层组成。隐藏层可以有多个层级，每一层都包含多个神经元。

我们将创建一个包含两个输入神经元、两个隐藏层（每个隐藏层包含三个神经元）和一个输出神经元的神经网络。

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