🌸TensorFlow神经网络实现鸢尾花分类✨

在机器学习的世界里，鸢尾花（Iris）数据集是一个经典的存在，而用TensorFlow构建神经网络来完成鸢尾花分类，更是每位初学者的必经之路。今天，让我们一起踏上这段有趣的旅程！🔍

首先，我们需要导入必要的库，比如TensorFlow和NumPy，它们是搭建模型的基础工具。接着，加载著名的鸢尾花数据集，它包含了三种不同类型的鸢尾花样本，每种类型都有其独特的特征值。📈

接下来，定义一个简单的神经网络模型，通常包含输入层、隐藏层和输出层。通过调整神经元数量和激活函数，我们可以让模型更好地拟合数据。训练过程中，使用交叉熵作为损失函数，并采用Adam优化器加速收敛。🎯

最后，当模型训练完成后，别忘了评估它的表现！观察预测结果与实际标签之间的匹配程度，你会发现，这个小模型竟然如此强大。🎉

通过这次实践，你不仅学会了如何使用TensorFlow构建基本的神经网络，还对鸢尾花分类有了更深的理解。快试试吧，说不定下一个AI专家就是你！🌟

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