文章目录：
1 概述
2 Pima印第安人数据集
3 导入数据和keras
4 定义模型
5 编译模型
6 训练
7 评估和预测
8 完整代码

1 概述

多层感知器是最简单的神经网络模型，用于处理机器学习中的分在介绍单层感知器的时候，我们提到对于非线性可分问题，单层感知器是很难解决的，比如下面这个例子：
类与回归问题。

很简单的一个分布，但事实上就是无法用直线进行分类，后来就出现了多层感知器，主要改变的地方是把第一层的感知器的输出作为第二层感知器的输入，即使只是简单添加一层感知器，也足以解决xor问题，关键的原因是，多了一层感知器，就像对原来的输入做了一个映射，第一层感知器的目的是对输入进行映射使得数据在新的空间能够线性可分，然后我们再利用第二层感知器对数据进行分类，我们通过训练模型，使得第一层感知器能更好地重新映射原输入，第二层感知器能更好地分类。

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