神经网络-1 利用年龄身高体重判断性别

也许完全错误，先随便写写记着~~

11行代码实现神经网络

这就是开头。

偶然冒出来一个想法，利用神经网络通过年龄身高体重判断性别。

在百度文库找了一份身高体重表

某地身高体重表

转到Excel里，把年龄身高体重变成二进制数，然后分列，转成csv，导入到Python中。

arr11是年龄身高体重转的二进制数然后转的矩阵，arr22就是性别(男1女0)

import pandas as pd
import numpy as np
import sys
daf = pd.read_csv('C:\Users\Desktop\backup\PY\123.csv',sep=',')
frame = pd.read_csv('C:\Users\Desktop\backup\PY\123.csv',sep=',')
arr1 = np.array(frame)
arr11= arr1[:,:19]
arr22= arr1[:,19:]
X =
arr11
y =
arr22
syn0 = 2*np.random.random((19,11)) - 1
syn1 = 2*np.random.random((11,1)) - 1
for j in range(60000):
l1 = 1/(1+np.exp(-(np.dot(X,syn0))))
l2 = 1/(1+np.exp(-(np.dot(l1,syn1))))
l2_delta = (y - l2)*(l2*(1-l2))
l1_delta = l2_delta.dot(syn1.T) * (l1 * (1-l1))
syn1 += l1.T.dot(l2_delta)
syn0 += X.T.dot(l1_delta)
#print
(syn1)
print (l2.T)

syn0设置19行50列算的一塌糊涂，然后调整成19行11列。

数值接近1的算作男性，数值接近0的算作女性。

[[  9.97646307e-01   9.97661621e-01   9.97723515e-01   9.99222864e-01
    9.98196275e-01   9.99848338e-01   9.99850630e-01   9.98418750e-01
    9.99495266e-01   9.99756919e-01   9.98818350e-01   9.99751553e-01
    9.98890541e-01   9.99835415e-01   9.99635375e-01   9.99635375e-01
    9.99494531e-01   9.99732795e-01   9.99679508e-01   9.99872324e-01
    9.98623279e-01   9.99956120e-01   9.99085798e-01   9.99818828e-01
    9.99506737e-01   3.74507732e-06   3.96252595e-07   5.19825123e-04
    1.70365841e-03   1.41046777e-03   1.20010989e-03   1.08547683e-03
    3.81853416e-05   1.51403761e-04   1.48431345e-03   1.46194557e-03
    1.46535939e-04   1.12583417e-04   1.02877674e-05   4.02209975e-07
    4.38420728e-04   4.38420728e-04   8.40540763e-04   1.08740610e-05
    1.89958270e-03   5.01493153e-05   5.01493153e-05   1.14841434e-03
    2.54346257e-04   1.74130233e-03   1.86857657e-03]]

最后

以上就是标致玫瑰为你收集整理的神经网络-1 利用年龄身高体重判断性别的全部内容，希望文章能够帮你解决神经网络-1 利用年龄身高体重判断性别所遇到的程序开发问题。

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