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機器學習-實現(xiàn)簡單神經網絡

看到這個一堆公式，...

最新回答 / 慕前端1296039
機器學習是個基于當前和過去，面向未來進行預測的技術。就例如你在學校里每次考試后會對答案進行訂正，而這些都是為了最終那一次不對答案的考試（不算估分，哈哈）。
看來人工智能的部分算法確實和“自動控制原理”很相似
看到激活函數(shù)，又想起來這學期正在學的“自動控制原理”
突然想起來我在大二的時候曾做過的數(shù)據結構實驗：矩陣的轉置

最贊回答 / 戈壁草
那是因為函數(shù)?predict()的定義在fit()定義后邊了，你把net_input()和predict()的定義放到fit()之前就OK了

最新回答 / qq_雙子_04312075
把net_input? predict函數(shù)拿到fit函數(shù)外部 與fit函數(shù)平級? 檢查下自己的函數(shù)名以及 __init__函數(shù)

最贊回答 / vmjcv
你可以試試把y的數(shù)值減小一個y=df.loc[0:99,4].values
有點跟不上了...
線性代數(shù)基礎班 2333
in[5]:中，ppn=Perceptron(eta=0.1,n_iter=10)運行提示:

TypeError:object() takes no parameters
in[5]:中，ppn=Perceptron(eta=0.1,n_iter=10)運行提示:
NameError: name 'Perceptron' is not defined

最贊回答 / 慕粉1940456112
import matplotlib as mplmpl.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']mpl.rcParams['font.serif'] = ['SimHei']
請問，這里X1,...,Xm是一個樣本的不同分量，還是不同的樣本？
int確定能初始化？
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課程須知
有一定的編程基礎，例如掌握C語言。
老師告訴你能學到什么？
1、機器學習的基本概念介紹 2、數(shù)據分類算法介紹 3、神經元感知器分類算法并進行實現(xiàn) 4、數(shù)據解析和可視化設計 5、使用數(shù)據訓練神經網絡 6、如何使用訓練后的神經網絡分類數(shù)據 7、適應性線性神經元的基本原理并實現(xiàn) 8、適應性線性神經元網絡進行數(shù)據分類

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