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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)

14分鐘的課程學(xué)了兩小時(shí)。補(bǔ)了補(bǔ)數(shù)學(xué)。
細(xì)胞核... 應(yīng)該叫神經(jīng)中樞吧...
AttributeError: Unknown property lable

?
file = 'https://archive.ics.uci.edu/ml/machine-learning-databases/iris/iris.data'
df1= pd.read_csv(file,header=None)
df1.to_csv('test.csv',index=False,header=None)
這樣就可以把數(shù)據(jù)保存為csv了,沒(méi)有加路徑,就在代碼所在位置,運(yùn)行一次后,注釋掉就可以了
為什么xx1,xx2升級(jí)后的二維矩陣的形式不一樣,一個(gè)是循環(huán)n列一個(gè)是循環(huán)n行
講得很好!希望能多出一些神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、深度學(xué)習(xí)的課程
運(yùn)行in[5] ppn=fit(X,y)提示

AttributeError 'Precetron' object has no attribute 'predict'
厲害啊,老夫佩服
大學(xué)線性代數(shù)也根本不夠用。
這個(gè)課程看不見(jiàn)啊,也沒(méi)有購(gòu)買按鈕
課程須知
有一定的編程基礎(chǔ),例如掌握C語(yǔ)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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