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最新回答 / weixin_慕尼黑7100639
<...code...>import matplotlib.pyplot as pltimport numpy as npy = df.loc[0:100, 4].values #loc/iloc得統一y = np.where(y == 'Iris-setosa', -1, 1)#抽出第0列和第2列X = df.loc[0:100, [0, 2]].values # loc/iloc得統一plt.scatter(X[:50, 0], X[:5...

最新回答 / 北國之春
數據文件(iris.data.csv):https://graph-bed-1256708472.cos.ap-chengdu.myqcloud.com/pythondata%2Firis.data.csv

最新回答 / Nikola451
可以理解為每一層神經網絡的權重的集合

最贊回答 / 嬡凊丶琓芣起_0
這兩天把這里 機器學習_實現簡單神經網絡 看完了,錯誤代碼比較多,新手不太懂,比較費時間提供下 項目倉庫 地址:https://git.imooc.com/xinjian/AdalineGD.git有需要的同學可以去看看

最贊回答 / Du1in9
<...code...><...code...><...code...>謝謝采納~

最贊回答 / Du1in9
我也用的python3.7,這是我的代碼,謝謝采納~<...code...><...code...>
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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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