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機(jī)器學(xué)習(xí)可不是源于模仿神經(jīng)元,人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)才是源于模仿神經(jīng)系統(tǒng) 講師要注意 聽眾更要注意
人工智能還差著遠(yuǎn)呢 代替同聲傳譯幾十年前就說了 到現(xiàn)在還沒有實(shí)現(xiàn) 未來也早
高估了自己,哈哈,將學(xué)習(xí)率設(shè)置為0.01與0.001,都不能夠收斂,一臉懵,好在看了同學(xué)分享的原文,多謝。
暈, zip([[1,2,3],[4,5,6]], [1,-1]) 老師注釋上寫錯(cuò)了,結(jié)果應(yīng)該是[([1, 2, 3], 1), ([4, 5, 6], -1)]
細(xì)節(jié)看不懂的建議回去補(bǔ)補(bǔ)Python基礎(chǔ),py還是很靈活的,寫慣了c和java可能有點(diǎn)轉(zhuǎn)不過來
本來以為感知器應(yīng)用的數(shù)學(xué)知識(shí)有多難得。結(jié)果發(fā)現(xiàn)很簡(jiǎn)單 而且很好理解啊。運(yùn)用的數(shù)學(xué)知識(shí)并不難啊
哇。。。剃度下降讓你講的捉急
看來學(xué)的分析化學(xué)還是有用的??
雖然聽不懂,但是覺得很厲害
這位老師的數(shù)學(xué)功底很差啊,基本公式的解釋都有錯(cuò)誤,很low很low,哎
強(qiáng)迫癥表示課程看不下去了
使用pycharm 顯示Traceback (most recent call last):
File "E:/pythoncode/network_easy/.idea/ganzhiqi.py", line 2, in <module>
import numpy as np
Traceback (most recent call lastFile "E:/pythoncode/network_easy/.idea/ganzhiqi.py", line 2, in <module> import numpy as np File "E:\pythoncode\network_easy\.idea\numpy\__init__.py", line 131, in <module> raise
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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