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機器學習可不是源于模仿神經元，人工神經網絡才是源于模仿神經系統 講師要注意 聽眾更要注意
人工智能還差著遠呢 代替同聲傳譯幾十年前就說了 到現在還沒有實現 未來也早
符號怎么打- -
高估了自己，哈哈，將學習率設置為0.01與0.001,都不能夠收斂，一臉懵，好在看了同學分享的原文，多謝。
暈， zip([[1,2,3],[4,5,6]], [1,-1]) 老師注釋上寫錯了，結果應該是[([1, 2, 3], 1), ([4, 5, 6], -1)]
細節看不懂的建議回去補補Python基礎，py還是很靈活的，寫慣了c和java可能有點轉不過來
為什么要+1呢？#滑稽#
本來以為感知器應用的數學知識有多難得。結果發現很簡單 而且很好理解啊。運用的數學知識并不難啊
哇。。。剃度下降讓你講的捉急
看來學的分析化學還是有用的??
雖然聽不懂，但是覺得很厲害
這位老師的數學功底很差啊，基本公式的解釋都有錯誤，很low很low，哎
強迫癥表示課程看不下去了
使用pycharm 顯示Traceback (most recent call last):
File "E:/pythoncode/network_easy/.idea/ganzhiqi.py", line 2, in <module>
import numpy as np
Traceback (most recent call lastFile "E:/pythoncode/network_easy/.idea/ganzhiqi.py", line 2, in <module> import numpy as np File "E:\pythoncode\network_easy\.idea\numpy\__init__.py", line 131, in <module> raise
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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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