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首頁免費課機器學(xué)習(xí)-實現(xiàn)簡單神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 問答

機器學(xué)習(xí)-實現(xiàn)簡單神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

                
                coding迪斯尼
            全棧工程師

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                難度初級
            
                時長 1小時54分
            
                學(xué)習(xí)人數(shù)
            
綜合評分9.30
                            86人評價
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                                內(nèi)容實用
                            
                                9.3
                                簡潔易懂
                            
                                9.0
                                邏輯清晰

全部評論問答未解決精華

qq_故人舊時容顏未滄桑_0

轉(zhuǎn)成2維再轉(zhuǎn)成一維干什么玩呢? 有什么意義

4 3-5 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對數(shù)據(jù)實現(xiàn)分類(下)

2017-09-27

調(diào)試運行出錯

最新回答 / 慕俠9645332

你可以試試把y的數(shù)值減小一個y=df.loc[0:99,4].values

1 回答 2139 瀏覽 3-4 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對數(shù)據(jù)實現(xiàn)分類(上)

2017-09-26

JackA

漏了一節(jié)，這就尷尬了，后面沒法跟了

1 3-4 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對數(shù)據(jù)實現(xiàn)分類(上)

2017-09-25

Cone_on

為什么要漏掉一節(jié)呢

4 3-4 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對數(shù)據(jù)實現(xiàn)分類(上)

2017-09-25

慕函數(shù)5970831

pandas中數(shù)據(jù)截取方式，loc,iloc,ix對比
1.loc:通過行索引獲取行數(shù)據(jù)
2.iloc:通過行號獲取行數(shù)據(jù)
3.ix:混合方式，既可以通過行號，又可以通過行索引獲取行數(shù)據(jù)

4 3-5 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對數(shù)據(jù)實現(xiàn)分類(下)

2017-09-22

使用perception對iris數(shù)據(jù)處理中的越界問題

最贊回答 / 慕函數(shù)5970831

老師原教程里在選取數(shù)據(jù)X=df.loc[...]時，多些了一個i,去除即可<...圖片...>

1 回答 880 瀏覽

2017-09-22

3.0運行問題解答

最新回答 / JackA

這么明顯的錯誤，這里for _in range(self.n_iter) ，注意空格隔開呀，加工空格就行：for _ in range(self.n_iter)?

1 回答 1187 瀏覽

2017-09-20

Cone_on

自己寫的代碼出現(xiàn)了好多的問題

0 3-3 數(shù)據(jù)解析和可視化

2017-09-20

我的軟件運行出現(xiàn)的問題怎么解決呢

最新回答 / Cone_on

我的代碼和老師的一樣。。。

1 回答 885 瀏覽 3-1 實現(xiàn)感知器對象(上)

2017-09-19

圣所

看不懂真的！

0 2-2 感知器分類算法

2017-09-19

Cone_on

這個軟件貌似沒有介紹啊

1 3-1 實現(xiàn)感知器對象(上)

2017-09-19

問一下，如果只用30個數(shù)據(jù)做訓(xùn)練，剩下的20個數(shù)據(jù)做預(yù)測，這樣應(yīng)該怎么改，改完之后代碼有問題。求教大佬。

最新回答 / 云日召

我的方法：把訓(xùn)練的60個數(shù)據(jù)放在前60行，預(yù)測用的40個數(shù)據(jù)放在后40行然后關(guān)鍵是改下面的代碼y = df.loc[0:60,4].valuesy = np.where(y == "Iris-setosa",-1,1)X = df.loc[0:60,[0,2]].valuesX2 = df.loc[61:100,[0,2]].valuesplot_decision_regions(X2,aad.predict(X2),aad,resolution=0.02)我只是新手，不好的話不要見怪

1 回答 1045 瀏覽 4-4 運行適應(yīng)性神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

2017-09-18

慕粉1043563131

y 的[0:99]即可

0 4-3 適應(yīng)性神經(jīng)元代碼實現(xiàn)

2017-09-18

errors = (y - output) ValueError: operands could not be broadcast together with shapes (101,) (100,)

最新回答 / 慕粉1043563131

y 的[0:99]即可

1 回答 1826 瀏覽 4-3 適應(yīng)性神經(jīng)元代碼實現(xiàn)

2017-09-18

夕霧Asaki

出現(xiàn)TypeError: object() takes no parameters的錯誤時，由于定義的__init__函數(shù)在最開始寫錯了，重點注意init函數(shù)前后各有兩根短橫線。實在不懂可直接百度搜索該報錯。

0 3-4 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對數(shù)據(jù)實現(xiàn)分類(上)

2017-09-18

慕粉1043563131

https://github.com/a414351664/Perceptron-sort-algorithm
代碼已經(jīng)實現(xiàn)，需要的同學(xué)可以看一下

13 3-5 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對數(shù)據(jù)實現(xiàn)分類(下)

2017-09-18

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開始學(xué)習(xí)

課程須知: 有一定的編程基礎(chǔ)，例如掌握C語言。

老師告訴你能學(xué)到什么？: 1、機器學(xué)習(xí)的基本概念介紹 2、數(shù)據(jù)分類算法介紹 3、神經(jīng)元感知器分類算法并進行實現(xiàn) 4、數(shù)據(jù)解析和可視化設(shè)計 5、使用數(shù)據(jù)訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 6、如何使用訓(xùn)練后的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類數(shù)據(jù) 7、適應(yīng)性線性神經(jīng)元的基本原理并實現(xiàn) 8、適應(yīng)性線性神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)進行數(shù)據(jù)分類

微信掃碼，參與3人拼團

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調(diào)試運行出錯

使用perception對iris數(shù)據(jù)處理中的越界問題

3.0運行問題解答

我的軟件運行出現(xiàn)的問題怎么解決呢

問一下，如果只用30個數(shù)據(jù)做訓(xùn)練，剩下的20個數(shù)據(jù)做預(yù)測，這樣應(yīng)該怎么改，改完之后代碼有問題。求教大佬。

errors = (y - output) ValueError: operands could not be broadcast together with shapes (101,) (100,)

問一下，如果只用30個數(shù)據(jù)做訓(xùn)練，剩下的20個數(shù)據(jù)做預(yù)測，這樣應(yīng)該怎么改，改完之后代碼有問題。求教大佬。