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機器學習-實現(xiàn)簡單神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

最贊回答 / 慕粉3504785
self.w_[1:]?=?update?*?xi
原來是這里搞錯了,權(quán)重是用所有預測不準確行的結(jié)果和結(jié)果做差 然后乘以學習率求得。
self.w_[1:]?+=?update?*?xi
loc 到的數(shù)據(jù)比 iloc到的數(shù)據(jù),多一個,在進行下面的操作的時候,會提示維度錯誤,在此做個標記!
for idx, val in enumerate(np.unique(y)):
plt.scatter(x=X[y == val, 0], y=X[y == val, 1], alpha=0.8, c=cmap(idx),
marker=markers[idx], label=val)
這個anaconda說實話真的很強大,800多個庫,剛安裝完就有兩三個GB!安裝教程可以參考這里:
http://idcbgp.cn/learn/943
官網(wǎng)下載比較慢,大家可以去清華大學開源軟件鏡像站下載,下載速度快,但是版本比官網(wǎng)稍微低了一點點,實際上基本沒區(qū)別!路過的幫忙頂一下咯!
清華大學開源軟件鏡像站下載網(wǎng)址:
https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/archive/

最新回答 / 用戶Leon
在實戰(zhàn)課程總liuyubobobo有講解機器學習的各類入門算法,其中有非線性的算法,不過并不是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的,有興趣的話可以去看一下
老師的發(fā)音讓我很出戲
運行ppn = Perceptron(eta=0.1, n_iter=10)這一句是出現(xiàn)提示:



NameError: name 'Perceptron' is not defined
講的真的一般,想入門推薦兩本書
Alexander的《Python Machine Learning Blueprints》和
《Mchine Learning in Action》
都是python基礎(chǔ)入門的書
TensorFlow的基礎(chǔ)書《TensorFlow_cookbook》也很好
可以一邊上google的網(wǎng)課Machine Learning Crash Course一邊看這幾本書
提升很大

最贊回答 / 亂世_佳人
這句代碼的作用就是讓這個神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓練n_iter次,變量_只是這里的臨時變量,其作用類似于for(i=0;i<10;i++)里面i的作用。
老師講的得很好,舉的例子很好理解
說看懂的都是 “高中生” 小學生 ,你們也確實只是高中生,小學生
課程須知
有一定的編程基礎(chǔ),例如掌握C語言。
老師告訴你能學到什么?
1、機器學習的基本概念介紹 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)訓練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 6、如何使用訓練后的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類數(shù)據(jù) 7、適應性線性神經(jīng)元的基本原理并實現(xiàn) 8、適應性線性神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)進行數(shù)據(jù)分類

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