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好奇這些特殊符號是怎么打出來的?
向量?難道不是矩陣嘛
張璐女神?。。。。?!
老師講的 很好 點(diǎn)贊
線性代數(shù)...
老師課講得不錯,不過生物還要復(fù)習(xí)一下,神經(jīng)元的核木有計算能力,核只管遺傳工作
支持下載就最棒了
教程安排有點(diǎn)問題,應(yīng)該把適合解決的問題類型放在開頭,而且例子也有問題,用隨機(jī)生成的數(shù)據(jù)來做例子,不太合適,如果是來解決現(xiàn)實(shí)中的問題,更好些,內(nèi)容不夠集中,數(shù)據(jù)的生成方法不該放進(jìn)來,顯得混亂的多??!
上面的錯誤是因?yàn)開_init__函數(shù),應(yīng)該是兩個下劃線。
非常通俗易懂!
通過數(shù)學(xué)模型把算法表示出來,再用Python語言實(shí)現(xiàn)算法。
看不懂的趕緊去學(xué)線性代數(shù)233333
看到這里,還是一臉懵逼。。。功底還有待提高啊。。。
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 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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