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機器學(xué)習(xí)-實現(xiàn)簡單神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

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安裝。而且anaconda的安裝是傻瓜式的,會自動配置好環(huán)境變量,不需要你操心。安裝好anaconda后,打開命令行,直接輸入jupyter notebook 回車,稍等片刻,瀏覽器會自動彈出來一個界面,然后按照視頻里面的操作就可以了。

最新回答 / 柯基弟弟
cost這個變量,記錄的是每一輪迭代中代價函數(shù)的值,而本案例中使用的是方差總和來衡量代價總量。具體見代碼:<...code...>反向傳播調(diào)整權(quán)重的目的,是為了讓代價函數(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plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] #用來正常顯示中文標(biāo)簽plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False #用來正常顯示負號試試這個

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列是浮點數(shù), 不會帶單引號. 你自己檢查自己的數(shù)據(jù)和代碼.

最新回答 / 攻城獅ZSP
這個一共是50個例子,兩個特征,0列和1列各一個特征,需要分別在x,y軸上表示出來,所以。。。

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

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

最新回答 / qq_MagicYang_0
是不是沒有寫predict這個函數(shù)?或者函數(shù)名寫錯了?

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語言。
老師告訴你能學(xué)到什么?
1、機器學(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行實現(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)元的基本原理并實現(xiàn) 8、適應(yīng)性線性神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)進行數(shù)據(jù)分類

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