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最贊回答 / 慕粉1047314704
3.0的,2.0沒接觸過,不過以后的python肯定都是用3.0構建啊,而2.0很多和3.0不一樣,所以還是使用3.0比較好

最新回答 / 乘龍
相當于[1,1,1……1].dot(errors),所有的x0都被初始化為1了,所以跟sum函數的意思一樣,老師就直接寫成sum了

已采納回答 / Jessica1221
回答樓主第二個問題from matplotlib.colors import ListedColormapdef plot_decision_regions(X,y,classifier,resolution=0.02):? ? markers=('o','x','s','v')? ? colors=('red','blue','lightgreen','gray','cyan')把老師寫的marker元組改成markers就可以了。

最新回答 / Wendy_one
原理是△wj的公式(不方便打)中y(i)-φ (z(i))是errors ,根據求和得到errors.sum()。errors.sum()中的每一個值再與self.eta(學習率)想相乘,也就是△w(w:=w+△w),而self.w_[0]就是w.也就是對△wj公式和w:=w+△w公式的一個推導。

最新回答 / qq_破曉_36
self沒有定義,你少抄了? ? def __init__(self, eta=0.01, n_iter=10):? ? ? ? self.eta = eta? ? ? ? self.n_iter = n_iter

最贊回答 / Jessica1221
C1代表數據的類別,即+1或者-1。x的含義是導入數據X中標號為c1的數據的第一列y的含義是導入數據X中標號為c1的數據的第二列

最贊回答 / 只是瘋狂只是野
找到了,把下面的數據放到一個txt文件中,再把后綴改為.csv就能用了5.1,3.5,1.4,0.2,Iris-setosa4.9,3.0,1.4,0.2,Iris-setosa4.7,3.2,1.3,0.2,Iris-setosa4.6,3.1,1.5,0.2,Iris-setosa5.0,3.6,1.4,0.2,Iris-setosa5.4,3.9,1.7,0.4,Iris-setosa4.6,3.4,1.4,0.3,Iris-setosa5.0,3.4,1.5,0.2,Iris-setosa4.4,...

最贊回答 / 只是瘋狂只是野
anaconda 和Python的區別在于,anaconda集成了絕大部分Python處理數據所要用到的包,而不需要你再去手動安裝。而且anaconda的安裝是傻瓜式的,會自動配置好環境變量,不需要你操心。安裝好anaconda后,打開命令行,直接輸入jupyter notebook 回車,稍等片刻,瀏覽器會自動彈出來一個界面,然后按照視頻里面的操作就可以了。

最新回答 / 柯基弟弟
cost這個變量,記錄的是每一輪迭代中代價函數的值,而本案例中使用的是方差總和來衡量代價總量。具體見代碼:<...code...>反向傳播調整權重的目的,是為了讓代價函數的值最小。案例中體現在隨著訓練次數的增加,從第1次到第50次,總代價的快速下降。

已采納回答 / 攻城獅ZSP
<...code...>給你,每個模塊自己復制分開下

已采納回答 / Deaths_eyes
在上一節的開頭能看到用csv文件的數據進行訓練的代碼的
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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