最贊回答 / 嬡凊丶琓芣起_0
這兩天把這里 機(jī)器學(xué)習(xí)_實(shí)現(xiàn)簡單神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 看完了，錯誤代碼比較多，新手不太懂，比較費(fèi)時間提供下 項(xiàng)目倉庫 地址：https://git.imooc.com/xinjian/AdalineGD.git有需要的同學(xué)可以去看看
2020-02-07
最贊回答 / Du1in9
<...code...><...code...><...code...>謝謝采納~
最贊回答 / Du1in9
我也用的python3.7，這是我的代碼，謝謝采納~<...code...><...code...>
已采納回答 / 慕移動2103324
真正的w是權(quán)重，閾值是權(quán)重與輸入點(diǎn)積后的一個評判標(biāo)準(zhǔn)，只是為了計(jì)算方便，才人為的將它記為w0，放在了點(diǎn)積計(jì)算中。原公式是w1*x1 + w2*x2 + ... + wm*xm ?>= 閾值，兩邊同時加上閾值的相反數(shù)，左邊就變成了w1*x1 + w2*x2 + ... + wm*xm - 閾值 ?>= 0，再人為的定義“-閾值”記為“w0”，就變成了現(xiàn)在這個樣子。（我打不出閾值的那個符號，就先用中文代替下吧）
2019-10-24
最贊回答 / qq_慕函數(shù)0415002
把predict函數(shù)拿出來，和fit函數(shù)并列
最新回答 / qq_老六_2
predict函數(shù)和fit函數(shù)對齊就可以了。剛剛才發(fā)現(xiàn)的。
