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__int__。。?？吹梦疫@個別扭啊。。。
說的有些坑， 還需要自己填坑。。。。。。
x.shape[1]應該是對應的n_features（即3），因為w有w0，但x里也有x0，閾值是w0*x0
基本上就是代價函數和梯度下降法
最重要的還是通過學習得到權重向量，然后通過權重向量進行預測分類。
我覺得作為入門是非常好的，為啥連這里學習都有強行裝x的？

最新回答 / 慕妹9174353
w[0]其實就是bias, net_input(x)的結果就是最終樣本權值計算的結果，predict就是作者說的激活函數，函數的y值是[-1,1]

最贊回答 / Du1in9
from matplotlib.colors import ListedColormap<...code...>

最贊回答 / Parva
將y = df.loc[0:100, 4].values改為y = df.iloc[0:100, 4].values看出區別了嗎？loc前面多個i。不然y的維度為101。當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，<...圖片...>中的求和下標應該為j因為?<...圖片...>

最新回答 / 慕慕5364095
知道啦。這個學習過程其實就是在算θ的過程

最新回答 / 石明昊
self.errors就是每個實例所對應的屬性
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課程須知
有一定的編程基礎，例如掌握C語言。
老師告訴你能學到什么？
1、機器學習的基本概念介紹 2、數據分類算法介紹 3、神經元感知器分類算法并進行實現 4、數據解析和可視化設計 5、使用數據訓練神經網絡 6、如何使用訓練后的神經網絡分類數據 7、適應性線性神經元的基本原理并實現 8、適應性線性神經元網絡進行數據分類

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