Python实例：构建神经网络

神经网络是一种强大的机器学习模型，可以用于解决各种问题，包括图像识别、自然语言处理和预测分析等。在Python中，我们可以使用各种库和框架来构建神经网络模型。本文将详细介绍如何使用Python构建一个简单的神经网络，并提供相应的源代码。

我们将使用Keras库来构建神经网络模型。Keras是一个高级神经网络API，它提供了简单易用的接口，可以方便地定义、训练和评估神经网络模型。首先，我们需要安装Keras库。可以使用以下命令在Python中安装Keras：

pip install keras

安装完成后，我们可以开始构建神经网络模型了。首先，导入必要的库：

import numpy as np
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense

接下来，我们需要准备训练数据和目标数据。假设我们要构建一个简单的二分类