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最贊回答 / 只是瘋狂只是野
anaconda 和Python的區(qū)別在于,anaconda集成了絕大部分Python處理數(shù)據(jù)所要用到的包,而不需要你再去手動(dòng)安裝。而且anaconda的安裝是傻瓜式的,會(huì)自動(dòng)配置好環(huán)境變量,不需要你操心。安裝好anaconda后,打開(kāi)命令行,直接輸入jupyter notebook 回車(chē),稍等片刻,瀏覽器會(huì)自動(dòng)彈出來(lái)一個(gè)界面,然后按照視頻里面的操作就可以了。

最新回答 / 柯基弟弟
cost這個(gè)變量,記錄的是每一輪迭代中代價(jià)函數(shù)的值,而本案例中使用的是方差總和來(lái)衡量代價(jià)總量。具體見(jiàn)代碼:<...code...>反向傳播調(diào)整權(quán)重的目的,是為了讓代價(jià)函數(shù)的值最小。案例中體現(xiàn)在隨著訓(xùn)練次數(shù)的增加,從第1次到第50次,總代價(jià)的快速下降。

最贊回答 / 只是瘋狂只是野
import matplotlib.pyplot as plt #導(dǎo)入圖像庫(kù)plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] #用來(lái)正常顯示中文標(biāo)簽plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False #用來(lái)正常顯示負(fù)號(hào)試試這個(gè)

最新回答 / ablozhou
X 是你自己的訓(xùn)練數(shù)據(jù), 如果是字符數(shù)據(jù),需要預(yù)處理.作者給的鳶尾花訓(xùn)練數(shù)據(jù), 第0列是浮點(diǎn)數(shù), 不會(huì)帶單引號(hào). 你自己檢查自己的數(shù)據(jù)和代碼.

最新回答 / 攻城獅ZSP
這個(gè)一共是50個(gè)例子,兩個(gè)特征,0列和1列各一個(gè)特征,需要分別在x,y軸上表示出來(lái),所以。。。

最新回答 / 攻城獅ZSP
<...code...>這一段在前面有沒(méi)有,有的話df就有定義啊

最贊回答 / 我來(lái)學(xué)py
學(xué)習(xí)率的大小是根據(jù)你的數(shù)學(xué)經(jīng)驗(yàn),當(dāng)學(xué)習(xí)率設(shè)置較小時(shí),需要更多的時(shí)間進(jìn)行樣本的訓(xùn)練;當(dāng)學(xué)習(xí)率設(shè)置較大時(shí),訓(xùn)練結(jié)果會(huì)出現(xiàn)震蕩。閾值在樣本的訓(xùn)練過(guò)程中會(huì)根據(jù)權(quán)重更新函數(shù)同步的進(jìn)行更新。

最新回答 / qq_MagicYang_0
是不是沒(méi)有寫(xiě)predict這個(gè)函數(shù)?或者函數(shù)名寫(xiě)錯(cuò)了?

最贊回答 / Grubyp
from matplotlib.pylab import mplmpl.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']
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(lèi)算法介紹 3、神經(jīng)元感知器分類(lèi)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(lèi)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(lèi)

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