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最新回答 / qq_老六_2
predict函數(shù)和fit函數(shù)對(duì)齊就可以了。剛剛才發(fā)現(xiàn)的。

最新回答 / 慕妹9174353
w[0]其實(shí)就是bias, net_input(x)的結(jié)果就是最終樣本權(quán)值計(jì)算的結(jié)果,predict就是作者說(shuō)的激活函數(shù),函數(shù)的y值是[-1,1]

最贊回答 / Parva
將y = df.loc[0:100, 4].values改為y = df.iloc[0:100, 4].values看出區(qū)別了嗎?loc前面多個(gè)i。不然y的維度為101。當(dāng)然你也可以直接改成y = df.loc[0:99, 4].values

最新回答 / 暴躁的飛毛腿
同問(wèn),<...圖片...>中的求和下標(biāo)應(yīng)該為j因?yàn)?<...圖片...>

最新回答 / 慕慕5364095
知道啦。這個(gè)學(xué)習(xí)過(guò)程其實(shí)就是在算θ的過(guò)程

最新回答 / 石明昊
self.errors就是每個(gè)實(shí)例所對(duì)應(yīng)的屬性

最新回答 / weixin_慕尼黑7100639
看看你的定義初始化函數(shù) def __init__;你可能寫(xiě)成了def __int__

最新回答 / Mrsls
他就是一個(gè)參數(shù)變量,代表類(lèi)對(duì)象,感知器算法中是一個(gè)Perceptron對(duì)象,適應(yīng)性神經(jīng)元算法中是一個(gè)AdlineGD對(duì)象。

最新回答 / qq_慕用9203999
for _ in range(self.n_iter):? ? ? ? ? ? errors = 0

最新回答 / putao398728
你好,打開(kāi)鏈接沒(méi)有東西
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(xiàn)性神經(jīng)元的基本原理并實(shí)現(xiàn) 8、適應(yīng)性線(xiàn)性神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行數(shù)據(jù)分類(lèi)

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