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機器學習-實現(xiàn)簡單神經(jīng)網(wǎng)絡

1.對象初始化 def __init__(self,eta=0.01,n_iter=10):
2.AttributeError 'Precetron' object has no attribute 'predict'
把def net_input(self, X),def predict(self, X)移到fit的外面
AttributeError: module 'numpy' has no attribute 'zero'
課程好不好,誰用誰知道.
課程好不好,誰用誰知道.``````
in[5] 運行后,報錯:
----> 2 ppn.fit(X,y)

---> 45 update=self.eta*(target-self.predict(xi))
46
47 """
AttributeError: 'Perceptron' object has no attribute 'predict'
這么說我們程序員要失業(yè)了
難道就只有我覺得 講的不夠細致?。。。。
用的file從哪下載啊,啊啊啊啊,求大神指導
挺形象的。
要是有詳細的演算步驟就好了
圖標的label里中文可能會亂碼,可以用plt.xlabel(u'花瓣長度',fontproperties='SimHei') 解決
差錯值=學習率 *(結果差2/-2/0)*輸入數(shù)據(jù)X(i)
更新的權重=權重+差錯值 (趨向于相等)
線性的相關系數(shù)構造激活函數(shù)
課程須知
有一定的編程基礎,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)解析和可視化設計 5、使用數(shù)據(jù)訓練神經(jīng)網(wǎng)絡 6、如何使用訓練后的神經(jīng)網(wǎng)絡分類數(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)絡進行數(shù)據(jù)分類

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