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

這老師的代碼太坑人了,錯誤太多,真奇怪你的代碼是怎么躲過調(diào)試器的檢測的

類初始化構(gòu)造函數(shù) __init__() 寫成了 __int__()

np.zeros() 寫成了 np.zero()

還有 zip() 函數(shù)執(zhí)行的結(jié)果。。。。
怎么聽著感覺像谷阿莫。。。

最新回答 / 慕的地591
X是導(dǎo)入的數(shù)據(jù)。此處的X仍然使用感知器那節(jié)課中的X。你需要導(dǎo)入數(shù)據(jù),或者把感知器那節(jié)課中數(shù)據(jù)導(dǎo)入的那段代碼復(fù)制過來。
就我一個想知道老師的這些稀奇古怪的符號是怎么打出來的嗎......

最新回答 / BlackFluence
可能是漢字編碼問題,改成英文試試或者搜索[matplotlib漢字編碼](http://www.pythoner.com/200.html)嘗試解決

最新回答 / 慕的地591
你這樣試一下。<...code...>
果然比直接看英文書好理解
python machine learning 中一樣的圖片
也是醉了 明明很簡單一定要講得這么有逼格嗎?
我覺得我的代碼能力都比老師好啊
老師一定在考驗(yàn)大家。。。嗯。。。
感覺這些數(shù)學(xué)問題用Matlab會更適合
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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