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

https://github.com/lonelyWalkor/neure_Py
python 36 下的代碼 作為參考
大學(xué)的數(shù)學(xué)也只是工具而已 深入還是得靠自學(xué)
python中用matplotlib作圖漢字怎么顯示,顯示的是小方塊
一臉懵逼啊,這個(gè)是所謂的梯度下降吧。。
老師傳一下csv文件和源碼啊55555
老師寫代碼都不調(diào)試啊...好多bug

最新回答 / 成風(fēng)
講師演示的是list類型的,實(shí)際上創(chuàng)建是要用數(shù)組類型的,使用np.array([[1,2,3],[4,5,6]])這樣就能生成了
不是logistic回歸么?
看來有關(guān)數(shù)學(xué)的書籍與數(shù)字信號的書籍不能丟哦

最新回答 / EricTang0
你的文件路徑應(yīng)該不對,應(yīng)該是反斜杠

最新回答 / 挖牛
數(shù)據(jù)有問題,不可線性分割
很好,很受用,BP反向傳播從算法角度理解了
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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