Python在神经网络应用方面非常广泛，以下是一些具体的应用案例分析：
sklearn库实现多层感知机（MLP）算法进行回归分析，并通过SHAP值进行模型解释性分析。MLPRegressor创建单隐藏层的多层感知机模型并进行训练。permutation_importance计算特征的重要性，并绘制柱状图。GridSearchCV进行超参数调优，寻找最优神经元个数。BayesMLP），并设置优化器和损失函数。Sequential模型，添加多个层，包括全连接层和softmax层。这些案例展示了Python在不同类型神经网络应用中的实际应用，包括回归分析、分类任务等。通过这些案例，可以更好地理解和应用Python中的神经网络算法。
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