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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)

線性代數(shù)基礎(chǔ)班 2333
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TypeError:object() takes no parameters
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NameError: name 'Perceptron' is not defined
請(qǐng)問,這里X1,...,Xm是一個(gè)樣本的不同分量,還是不同的樣本?
還是斯坦福那邊講得系統(tǒng),慕課應(yīng)該更實(shí)戰(zhàn)點(diǎn),從樣例項(xiàng)目出發(fā)來講。這一門講得挺失敗的。
這個(gè)代碼解析器都過不了
是突觸啊老哥
我實(shí)驗(yàn)中出現(xiàn)的一些問題。
anaconda的python3.6運(yùn)行環(huán)境下,
1.老師代碼中的初始化self.w_ = np.zeros(1 + x.shape[0])中shape是0不是1
不然會(huì)報(bào)錯(cuò)IndexError: tuple index out of range
2.mergrid函數(shù)處的賦值前面應(yīng)該用[]括起來。
不使用報(bào)錯(cuò)有時(shí)候會(huì)報(bào)錯(cuò)too many indices for array,但有時(shí)又不會(huì)
3.用read_csv()文件讀取csv文件時(shí)文件存在無法解碼的非法字符,要使用函數(shù)中的encoding函數(shù)將其設(shè)為'encoding="ISO-8859-1",即可讀取。
我開始感覺到普通人類的生存受到威脅了!
感覺步調(diào)函數(shù)與閾值那要講一下:
設(shè)z=W0X0+...+WmXm,z1 = W1X1+...+WmXm,因?yàn)閄0=1,W0=-θ,所以z = -θ + z1,如果z1>θ,那么z>0,分類為1,如果z1<θ,那么z<0嗎,分類為-1
Jdidksk
講得不錯(cuò) 清晰
https://github.com/FFGF/ML
Python 3代碼
這個(gè)老師的課程資料應(yīng)該是來自外國網(wǎng)站
http://www.ranling.com/category/it/689240.html
謝謝老師,謝謝無私的分享
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(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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