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源碼有么 老師
果然沒有高數基礎就感覺如同天書嗎……TvT
期待更多的課程。
感覺最難的還是從數據-->數字的轉換，算法經過一定的時間是可以消化的，但是不知道怎么去建模，算法就無從下手，這才是最難的問題。
機器學習果然對數學要求高，感覺又要回去看大一學的知識了。
為什么到這里就沒人了。。。老師講得挺好的，雖然有些不解，但是總體還是能夠懂一些。
關于CSV文件問題：
file = 'https://archive.ics.uci.edu/ml/machine-learning-databases/iris/iris.data'
import pandas as pd
df = pd.read_csv(file,header=None)
df.head(10)
1.網址是文件的原地址，數據是可以直接從網址上拔下來的。
2.如果運行以上代碼csv的文件，網站只能下載txt需要下載txt后轉化成csv。
以上運行結果一致。
竟然是期待了很久的ML(Machine Learning)，先占個座。
老師敲代碼給人感覺很舒服
一臉懵逼的進來,一臉懵逼的出去
這里的向量是指一維張量吧？剛補過行列式的課還是感覺聽不懂啊……
zip(X,y) = [([1,2,3],1),([4,5,6,],-1)] ?????
前排吃瓜群眾
采集數據（初始化權重向量），轉換數據（將數據求和變成1或者-1），對轉換數據進行計算，調整權重向量,continue。直到計算結果和輸入的值一樣。
- -。 好復雜啊，才第一節課，，，聽不懂，是數學基礎太差了嗎？還是有什么好方法學習？里面的公式和概念聽不懂。老師講得很好，個人太菜，不好意思了。
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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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