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從一維到二維是擴(kuò)展了, 再從二維到一維并不是還原, 而是將二維延展開. 講得不夠細(xì)致, 我自己操作了才知道的...
1.5x下,你會(huì)發(fā)現(xiàn)是55開在講課(手動(dòng)滑稽
一名大測繪的學(xué)生的感觸是,這不和近代測量平差中的數(shù)據(jù)處理方式差不多嗎?哈哈
python的空格很重要。。 多空了幾格程序就是另一番天地。。
這篇博客有詳細(xì)介紹
http://blog.csdn.net/red_stone1/article/details/73331540
基本上人工智能,神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。。。的老師都是全棧開發(fā)的
這是給不了解的人 嘗嘗甜頭
那是個(gè)Python的筆記本,在cmd下下載就好了
這個(gè)就是機(jī)器學(xué)習(xí)的內(nèi)容啊,神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)?
In[5]沒有問題,問題在于第一段的問題,
1,init前后各有兩個(gè)下劃線,不是一個(gè),即__init__
2,net_input和predict方法應(yīng)該和fit方法是并列而非包含
位置參考如下:
class Perceptron(object):
def __init__(self, eta = 0.01, n_iter=10):

pass

def fit(self, X, y):

pass

def net_input(self, X):

pass

def predict(self, X):

pass

pass
差點(diǎn)睡著了
大學(xué)學(xué)了線性代數(shù)一直覺得沒用,現(xiàn)在終于用到了!
老師還是回去看看數(shù)學(xué)基礎(chǔ)吧,名稱都沒搞對(duì),最小二乘法,梯度下降算法。
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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