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

你在逗我嗎?什么時(shí)候介紹過這個(gè)Anaconda開發(fā)環(huán)境?
predict和net_input函數(shù)要放在fit函數(shù)之前
為什么這么這么卡
看不懂的可以先看這個(gè)入門 :http://www.ruanyifeng.com/blog/2017/07/neural-network.html
這里面的講法更加通俗易懂,適合入門!
雖然有些小插曲,中間訓(xùn)練數(shù)據(jù)似乎少了一節(jié),偶爾會(huì)有些語法錯(cuò)誤,但是對(duì)于python初學(xué)者來說還是一門不可多得的好的課程,存在問題如果能發(fā)現(xiàn)它并解決它,收獲還是不小的
self.w_[1:]+=update*xi
excuse me,還有這種操作?
電信號(hào)轉(zhuǎn)化為化學(xué)信號(hào)
有多少人是為了看下最終實(shí)現(xiàn)效果才聽到這里的?
大概意思是:
x是接收的值,w是一個(gè)弱化值,然后從某輸入口接收的x乘該輸入口的弱化值w得到的值和別的輸入口的值相加得到z。然后判斷下z,如果大于某值,就劃分到一類,如果不大于,就是另一類。
我的心情就像句末的 ) :
<ipython-input-21-d853d9208eef> in predict(self, X)
36
37 def predict(self, X):
---> 38 return np.where(self,net_input(X) >= 0.0 , 1, -1)
39 pass
40 pass

NameError: name 'net_input' is not defined
代碼有太多明顯錯(cuò)誤!
這個(gè)這個(gè)。。。
新粉。新粉。新粉。
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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