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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)

說實(shí)話跟python機(jī)器學(xué)習(xí)這本書第二章一模一樣的圖都不改一下6
__int__。。??吹梦疫@個(gè)別扭啊。。。
說的有些坑, 還需要自己填坑。。。。。。
x.shape[1]應(yīng)該是對(duì)應(yīng)的n_features(即3),因?yàn)閣有w0,但x里也有x0,閾值是w0*x0
基本上就是代價(jià)函數(shù)和梯度下降法
最重要的還是通過學(xué)習(xí)得到權(quán)重向量,然后通過權(quán)重向量進(jìn)行預(yù)測(cè)分類。
我覺得作為入門是非常好的,為啥連這里學(xué)習(xí)都有強(qiáng)行裝x的?
2分40秒
z>0才對(duì)吧?
對(duì)于入門的課程來(lái)說很好了 , 謝謝老師
微軟的siri 騰訊的小冰
這是數(shù)據(jù)鏈接,我放在騰訊云上的,不用科學(xué)上網(wǎng)

[](https://graph-bed-1256708472.cos.ap-chengdu.myqcloud.com/pythondata%2Firis.data.csv)
要是有字幕就完美了~
大學(xué)學(xué)的高數(shù)基本上忘完了
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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