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

最新回答 / 石明昊
self.errors就是每個實例所對應(yīng)的屬性

最新回答 / weixin_慕尼黑7100639
看看你的定義初始化函數(shù) def __init__;你可能寫成了def __int__

最新回答 / Mrsls
他就是一個參數(shù)變量,代表類對象,感知器算法中是一個Perceptron對象,適應(yīng)性神經(jīng)元算法中是一個AdlineGD對象。

最新回答 / qq_慕用9203999
for _ in range(self.n_iter):? ? ? ? ? ? errors = 0
對于入門的課程來說很好了 , 謝謝老師

最新回答 / 昊天無鳴3781312
回答你這個問題,沒有必要刪了pycharm,但是有必要裝一個anaconda。因為這個anaconda集成包解決了很多依賴問題,比如numpy、pandas這些包在安裝之前還要安裝其他的包作為他的依賴庫,總的來說就是如果自己裝python3然后pip對應(yīng)的包很麻煩。另外anaconda里面的jupyter在學(xué)習(xí)的時候很好用,以及里面有很多的功能,我認(rèn)為就是一個筆記本,不適合用來開發(fā)。但是考慮到安裝anaconda的時候會自動帶下來一個spyder(等同于pycharm),我覺得用spyder就可以了。所以...

最新回答 / qq_Faith_glDLP1
Mac筆記本anaconda打開不了瀏覽器,也找不到anaconda prompt。怎么辦

最贊回答 / Du1in9
import?numpy?as?npclass?Perceptron(object):
????#?注釋1
????def?__init__(self,?eta?=?0.01,?n_iter?=?10):????????self.eta?=?eta????????self.n_iter?=?n_iter????def?fit(self,?X,?y):????????#?注釋...

最贊回答 / 半只卡西
5.1,3.5,1.4,0.2,Iris-setosa 4.9,3.0,1.4,0.2,Iris-setosa 4.7,3.2,1.3,0.2,Iris-setosa 4.6,3.1,1.5,0.2,Iris-setosa 5.0,3.6,1.4,0.2,Iris-setosa 5.4,3.9,1.7,0.4,Iris-setosa 4.6,3.4,1.4,0.3,Iris-setosa 5.0,3.4,1.5,0.2,Iris-setosa 4.4,2.9,1.4,0.2,Iris-setosa 4.9...
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(jìn)行數(shù)據(jù)分類

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