多层感知机（MLP）是一种前馈神经网络，由多个神经元层组成，能够处理分类、回归和聚类等机器学习问题。MLP具有强大的表达能力，能自动学习特征，具有较好的泛化能力，但训练时间长，对初始化敏感，且可解释性差。MLP广泛应用于计算机视觉、自然语言处理等领域。构建MLP时需调整网络结构等参数，常用TensorFlow、Keras等框架实现，评价指标包括准确率、F1值等。本文深入解析了MLP的基本概念、优缺点、应用场景、建模注意事项、评价指标和实现方法，并通过代码示例详细讲解了MLP的实现过程，帮助读者全面理解MLP。