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很好，很受用，BP反向傳播從算法角度理解了

最贊回答 / paulzhou
指的是樣例的結果是1還是-1的意思，能夠對機器學習算法的訓練起到反饋作用（作為調節權重參數w的參考，要是沒有樣例的結果的話就有點像學生寫作業的時候做了很多題，卻沒有正確答案參考，就不能調節自己知識內容，也就不能在以后解決新的題目。），準確的說是有監督學習里的樣例。

最新回答 / chen狗蛋兒
老師用的是3.。。前面老師用print(）

最贊回答 / 成風
np.zeros才對，x是數組所以有shape屬性
個人感覺老師的Python不太精通啊orz
x = [[1, 2, 3], [2, 3, 4]]
y = [1, -1]

list(zip(x, y))

[([1, 2, 3], 1), ([2, 3, 4], -1)]
講的很好，個人感覺誤差修正這部分的公式真的好難
不錯的，期待已久！
感覺是自適應濾波器啊，維納濾波？
學過數字信號處理，覺得這些公式好親切
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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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