1.读入数据 2.随机切分数据集，把数据集切分成训练集和测试集 3.对数据集进行标准化 4.创建logistic regression 模型，在训练集上训练数据 5.在测试集上进行预测分类 logistic regression 预测的准确率：0.9883040935672515 # -*- coding:utf-8 -*-import pandas as pdimport num

作者 | Javier Ideami 译文来源 | 云栖社区（译者： Mags，审校：袁虎） 在构建乳腺癌预测神经网络过程中，我们主要分为3大部分： 1.用Python从零开始创建一个神经网络，并使用梯度下降算法训练模型。 2.在该神经网络中使用威斯康星乳腺癌数据集，根据9种不同的特征，预测肿瘤是良性还是恶性的。 3.探索反向传播和梯度下降算法的工作原理。 在这个领域中，有很多大牛

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