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Traceback (most recent call lastFile "E:/pythoncode/network_easy/.idea/ganzhiqi.py", line 2, in <module> import numpy as np File "E:\pythoncode\network_easy\.idea\numpy\__init__.py", line 131, in <module> raise
你在逗我嗎?什么時(shí)候介紹過這個(gè)Anaconda開發(fā)環(huán)境?
predict和net_input函數(shù)要放在fit函數(shù)之前
為什么這么這么卡

最贊回答 / Cone_on
今天剛學(xué)到這個(gè)軟件,下載下來,上傳到我自己的百度云,然后分享給大家。我現(xiàn)在在用這個(gè),很好用的。鏈接:http://pan.baidu.com/s/1gf1U2zT 密碼:t7aa
看不懂的可以先看這個(gè)入門 :http://www.ruanyifeng.com/blog/2017/07/neural-network.html
這里面的講法更加通俗易懂,適合入門!
雖然有些小插曲,中間訓(xùn)練數(shù)據(jù)似乎少了一節(jié),偶爾會(huì)有些語法錯(cuò)誤,但是對(duì)于python初學(xué)者來說還是一門不可多得的好的課程,存在問題如果能發(fā)現(xiàn)它并解決它,收獲還是不小的

最新回答 / 慕粉3810876
這一節(jié)有問題,運(yùn)行時(shí)有錯(cuò)誤,解決方法如下:import numpy as npclass Perceptron(object):??? def __init__(self, eta=0.01, n_iter=10):??????? self.eta=eta??????? self.n_iter=n_iter??? def fit(self, X, y):??????? self.w_=np.zeros(1+X.shape[1])??????? self.errors_ = []??????? for _ ...
self.w_[1:]+=update*xi
excuse me,還有這種操作?
電信號(hào)轉(zhuǎn)化為化學(xué)信號(hào)
有多少人是為了看下最終實(shí)現(xiàn)效果才聽到這里的?
大概意思是:
x是接收的值,w是一個(gè)弱化值,然后從某輸入口接收的x乘該輸入口的弱化值w得到的值和別的輸入口的值相加得到z。然后判斷下z,如果大于某值,就劃分到一類,如果不大于,就是另一類。
我的心情就像句末的 ) :
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(jī)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(jìn)行實(shí)現(xiàn) 4、數(shù)據(jù)解析和可視化設(shè)計(jì) 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(shí)現(xiàn) 8、適應(yīng)性線性神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行數(shù)據(jù)分類

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