在人工智能领域，BP（反向传播）神经网络是一种强大的工具，广泛应用于模式识别和数据预测。今天，让我们用Python搭建一个三层的BP神经网络吧！三层结构包括输入层、隐藏层和输出层，每一层都由多个神经元组成。通过反向传播算法调整权重，使网络能够学习并优化自身的预测能力。

首先，我们需要准备数据集，比如经典的鸢尾花数据集（Iris Dataset）。接着，初始化网络参数，如学习率、迭代次数等。在训练过程中，前向传播计算预测值，然后通过损失函数评估预测误差，最后利用反向传播更新权重。整个过程不断重复，直到模型收敛或达到预定的训练轮次。

代码实现时，可以使用NumPy库简化矩阵运算，同时借助Matplotlib可视化训练结果。完成训练后，你可以测试模型对新数据的泛化能力，感受AI的魅力！💪✨

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