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厲害厲害厲害
覺得老師講的真的是很清晰
第一段程序中應該是
class Perceptron
def __init__(self, eta = 0.01, n_iter=10):
def fit(self, X, y):
def net_input(self, X)
def predict(self, X):
這里是并列關系而不是包含
loc 到的數據比 iloc到的數據，多一個，在進行下面的操作的時候，會提示維度錯誤，在此做個標記！
for idx, val in enumerate(np.unique(y)):
plt.scatter(x=X[y == val, 0], y=X[y == val, 1], alpha=0.8, c=cmap(idx),
marker=markers[idx], label=val)
這個anaconda說實話真的很強大，800多個庫，剛安裝完就有兩三個GB！安裝教程可以參考這里：
http://www.xianlaiwan.cn/learn/943
官網下載比較慢，大家可以去清華大學開源軟件鏡像站下載，下載速度快，但是版本比官網稍微低了一點點，實際上基本沒區別！路過的幫忙頂一下咯！
清華大學開源軟件鏡像站下載網址：
https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/archive/
老師的發音讓我很出戲
運行ppn = Perceptron(eta=0.1, n_iter=10)這一句是出現提示：



NameError: name 'Perceptron' is not defined
講的真的一般，想入門推薦兩本書
Alexander的《Python Machine Learning Blueprints》和
《Mchine Learning in Action》
都是python基礎入門的書
TensorFlow的基礎書《TensorFlow_cookbook》也很好
可以一邊上google的網課Machine Learning Crash Course一邊看這幾本書
提升很大
老師講的得很好，舉的例子很好理解
說看懂的都是 “高中生” 小學生 ，你們也確實只是高中生，小學生
講得還不錯，聽得懂
看不懂隨便看看，以后再來看
這老師的代碼太坑人了，錯誤太多，真奇怪你的代碼是怎么躲過調試器的檢測的

類初始化構造函數 __init__() 寫成了 __int__()

np.zeros() 寫成了 np.zero()

還有 zip() 函數執行的結果。。。。
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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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