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

數(shù)學(xué)不好,持續(xù)懵逼中.....
66666 機器學(xué)習(xí)都有
源碼有么 老師
果然沒有高數(shù)基礎(chǔ)就感覺如同天書嗎……TvT
感覺最難的還是從數(shù)據(jù)-->數(shù)字的轉(zhuǎn)換,算法經(jīng)過一定的時間是可以消化的,但是不知道怎么去建模,算法就無從下手,這才是最難的問題。
機器學(xué)習(xí)果然對數(shù)學(xué)要求高,感覺又要回去看大一學(xué)的知識了。
為什么到這里就沒人了。。。老師講得挺好的,雖然有些不解,但是總體還是能夠懂一些。

已采納回答 / 終可見丶
我覺得是可以的,因為那一句沒起作用。
關(guān)于CSV文件問題:
file = 'https://archive.ics.uci.edu/ml/machine-learning-databases/iris/iris.data'
import pandas as pd
df = pd.read_csv(file,header=None)
df.head(10)
1.網(wǎng)址是文件的原地址,數(shù)據(jù)是可以直接從網(wǎng)址上拔下來的。
2.如果運行以上代碼csv的文件,網(wǎng)站只能下載txt需要下載txt后轉(zhuǎn)化成csv。
以上運行結(jié)果一致。
竟然是期待了很久的ML(Machine Learning),先占個座。
一臉懵逼的進來,一臉懵逼的出去
這里的向量是指一維張量吧?剛補過行列式的課還是感覺聽不懂啊……
zip(X,y) = [([1,2,3],1),([4,5,6,],-1)] ?????
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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