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機(jī)器學(xué)習(xí)-實(shí)現(xiàn)簡(jiǎn)單神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

最贊回答 / 只是瘋狂只是野
anaconda 和Python的區(qū)別在于,anaconda集成了絕大部分Python處理數(shù)據(jù)所要用到的包,而不需要你再去手動(dòng)安裝。而且anaconda的安裝是傻瓜式的,會(huì)自動(dòng)配置好環(huán)境變量,不需要你操心。安裝好anaconda后,打開(kāi)命令行,直接輸入jupyter notebook 回車,稍等片刻,瀏覽器會(huì)自動(dòng)彈出來(lái)一個(gè)界面,然后按照視頻里面的操作就可以了。
這個(gè)cost數(shù)組并沒(méi)有用上啊,怎么體現(xiàn)訓(xùn)練成本越來(lái)越?。?/div>

最新回答 / 柯基弟弟
cost這個(gè)變量,記錄的是每一輪迭代中代價(jià)函數(shù)的值,而本案例中使用的是方差總和來(lái)衡量代價(jià)總量。具體見(jiàn)代碼:<...code...>反向傳播調(diào)整權(quán)重的目的,是為了讓代價(jià)函數(shù)的值最小。案例中體現(xiàn)在隨著訓(xùn)練次數(shù)的增加,從第1次到第50次,總代價(jià)的快速下降。
這個(gè)cost數(shù)據(jù)并沒(méi)有用上啊,怎么體現(xiàn)訓(xùn)練成本越來(lái)越小?

已采納回答 / 攻城獅ZSP
<...code...>給你,每個(gè)模塊自己復(fù)制分開(kāi)下
大學(xué)的高數(shù)都忘了
這是梯度下降啊 網(wǎng)易公開(kāi)課里有一個(gè)斯坦福的機(jī)器學(xué)習(xí)課程 有深入講解
好奇這些特殊符號(hào)是怎么打出來(lái)的?

已采納回答 / Deaths_eyes
在上一節(jié)的開(kāi)頭能看到用csv文件的數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練的代碼的
向量?難道不是矩陣嘛
張璐女神?。。。。。?/div>
老師講的 很好 點(diǎn)贊

最贊回答 / 只是瘋狂只是野
import matplotlib.pyplot as plt #導(dǎo)入圖像庫(kù)plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] #用來(lái)正常顯示中文標(biāo)簽plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False #用來(lái)正常顯示負(fù)號(hào)試試這個(gè)
線性代數(shù)...
課程須知
有一定的編程基礎(chǔ),例如掌握C語(yǔ)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

微信掃碼,參與3人拼團(tuán)

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