1.背景

BP神经网络（Backpropagation Neural Network）是一种机器学习算法，其通过反向传播算法来训练网络，使其能够学习输入数据的模式并进行预测或分类任务。BP神经网络通常包括输入层、隐藏层和输出层，并使用反向传播算法来调整网络中的权重，以最小化预测结果与实际结果之间的误差。BP神经网络可以被归类为一种监督学习算法，用于解决各种机器学习问题，如回归、分类等。

2.原理

原理部分可见：
一文搞懂BP神经网络——从原理到应用

3.代码实现