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

這里直接二分類有點草率啦,因為本身鳶尾花數(shù)據(jù)集是存在有三個種類的花的數(shù)據(jù)分類的

最新回答 / weixin_慕尼黑7100639
<...code...>import matplotlib.pyplot as pltimport numpy as npy = df.loc[0:100, 4].values #loc/iloc得統(tǒng)一y = np.where(y == 'Iris-setosa', -1, 1)#抽出第0列和第2列X = df.loc[0:100, [0, 2]].values # loc/iloc得統(tǒng)一plt.scatter(X[:50, 0], X[:5...
IndexError: boolean index did not match indexed array along dimension 0; dimension is 100 but corresponding boolean dimension is 101

最新回答 / 北國之春
數(shù)據(jù)文件(iris.data.csv):https://graph-bed-1256708472.cos.ap-chengdu.myqcloud.com/pythondata%2Firis.data.csv
數(shù)據(jù)文件(iris.data.csv):https://graph-bed-1256708472.cos.ap-chengdu.myqcloud.com/pythondata%2Firis.data.csv
老師講的很詳細
謝謝老師的課程,還是有收獲的,期待老師更多的課程!
文件名改為.csv 系統(tǒng)主動改為表格模式了
首頁上一頁1234567下一頁尾頁
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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