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機器學(xué)習(xí)-實現(xiàn)簡單神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

很好,很受用,BP反向傳播從算法角度理解了

最贊回答 / paulzhou
指的是樣例的結(jié)果是1還是-1的意思,能夠?qū)C器學(xué)習(xí)算法的訓(xùn)練起到反饋作用(作為調(diào)節(jié)權(quán)重參數(shù)w的參考,要是沒有樣例的結(jié)果的話就有點像學(xué)生寫作業(yè)的時候做了很多題,卻沒有正確答案參考,就不能調(diào)節(jié)自己知識內(nèi)容,也就不能在以后解決新的題目。),準確的說是有監(jiān)督學(xué)習(xí)里的樣例。

最贊回答 / 成風(fēng)
np.zeros才對,x是數(shù)組所以有shape屬性
個人感覺老師的Python不太精通啊orz
x = [[1, 2, 3], [2, 3, 4]]
y = [1, -1]

list(zip(x, y))

[([1, 2, 3], 1), ([2, 3, 4], -1)]
講的很好,個人感覺誤差修正這部分的公式真的好難
不錯的,期待已久!
感覺是自適應(yīng)濾波器啊,維納濾波?
學(xué)過數(shù)字信號處理,覺得這些公式好親切
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行實現(xiàn) 4、數(shù)據(jù)解析和可視化設(shè)計 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)元的基本原理并實現(xiàn) 8、適應(yīng)性線性神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)進行數(shù)據(jù)分類

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