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機器學(xué)習(xí)-實現(xiàn)簡單神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

直接講數(shù)學(xué)術(shù)語我還是能聽得懂的
管道。。。弱化。。。
說錯了吧。。shape(1)是第二個 也就是features,對應(yīng)例子里應(yīng)該是3,加上w0就是4
漏了一節(jié) 怪不得 。我就在想 前面寫的那個感知器類都沒用,怎么就開始預(yù)測了?
線性代數(shù) 概率論與數(shù)理統(tǒng)計,都是基礎(chǔ)。面試的時候直接上數(shù)學(xué)題!方差 期望 這都是入門。這門課要求功底。
向量的點積 矩陣的轉(zhuǎn)置
果然數(shù)學(xué)聽不懂。。
file = 'https://archive.ics.uci.edu/ml/machine-learning-databases/iris/iris.data'
是需要科學(xué)上網(wǎng)的
講的很可以 簡單明了
德爾塔寫錯了吧
只訓(xùn)練了模型,并沒有測試。。。
初中畢業(yè),直接茫然
如果運行ppn=Perceptron(eta=0.1,n_iter=10)這一句時出現(xiàn)提示:

TypeError:object() takes no parameters

是因為:在第3-1節(jié)中初始化函數(shù)__init__錯寫成__int__
應(yīng)該是:
def __init__(self,eta = 0.01,n_iter=10):
self.eta=eta;
self.n_iter=n_iter;
pass
這樣改就可以了,如果還有問題,歡迎在下面留言討論,或私信.
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行實現(xiàn) 4、數(shù)據(jù)解析和可視化設(shè)計 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)元的基本原理并實現(xiàn) 8、適應(yīng)性線性神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)進行數(shù)據(jù)分類

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