本文主要包含以下内容：

推导神经网络的误差反向传播过程
使用numpy编写简单的神经网络，并使用iris数据集和california_housing数据集分别进行分类和回归任务，最终将训练过程可视化。

1. BP算法的推导过程

1.1 导入
前向传播和反向传播的总体过程。

神经网络的直接输出记为

Z

[

l

]

Z^{[l]}

Z[l]，表示激活前的输出，激活后的输出记为

A

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