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int確定能初始化?
還是斯坦福那邊講得系統,慕課應該更實戰點,從樣例項目出發來講。這一門講得挺失敗的。
這個代碼解析器都過不了
np.zeros()吧
是突觸啊老哥
我實驗中出現的一些問題。
anaconda的python3.6運行環境下,
1.老師代碼中的初始化self.w_ = np.zeros(1 + x.shape[0])中shape是0不是1
不然會報錯IndexError: tuple index out of range
2.mergrid函數處的賦值前面應該用[]括起來。
不使用報錯有時候會報錯too many indices for array,但有時又不會
3.用read_csv()文件讀取csv文件時文件存在無法解碼的非法字符,要使用函數中的encoding函數將其設為'encoding="ISO-8859-1",即可讀取。
我開始感覺到普通人類的生存受到威脅了!
感覺步調函數與閾值那要講一下:
設z=W0X0+...+WmXm,z1 = W1X1+...+WmXm,因為X0=1,W0=-θ,所以z = -θ + z1,如果z1>θ,那么z>0,分類為1,如果z1<θ,那么z<0嗎,分類為-1

最新回答 / qq_慕先生7539136
zip是一個函數將y填充到X中for循環正常循環啊和for i in range(10) ?一樣的
Jdidksk
講得不錯 清晰
https://github.com/FFGF/ML
Python 3代碼
這個老師的課程資料應該是來自外國網站
http://www.ranling.com/category/it/689240.html
謝謝老師,謝謝無私的分享
看不懂的推薦看一看周志華老師的《機器學習》,里面的神經網絡講的很清楚的,看了相關的內容,發現這個視頻很容易理解。
老師的錯別字我也是醉了.....
https://github.com/lonelyWalkor/neure_Py
python 36 下的代碼 作為參考
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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