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說實話跟python機器學習這本書第二章一模一樣的圖都不改一下6
__int__。。。看得我這個別扭啊。。。
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？
講的很清晰，很棒！
2分40秒
z>0才對吧？
對于入門的課程來說很好了 ， 謝謝老師
微軟的siri 騰訊的小冰
這是數據鏈接,我放在騰訊云上的,不用科學上網

[](https://graph-bed-1256708472.cos.ap-chengdu.myqcloud.com/pythondata%2Firis.data.csv)
要是有字幕就完美了~
大學學的高數基本上忘完了
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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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