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首頁免費課機器學(xué)習(xí)-實現(xiàn)簡單神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 問答

機器學(xué)習(xí)-實現(xiàn)簡單神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

                
                coding迪斯尼
            全棧工程師

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                難度初級
            
                時長 1小時54分
            
                學(xué)習(xí)人數(shù)
            
綜合評分9.30
                            86人評價
                        查看評價
                                9.6
                                內(nèi)容實用
                            
                                9.3
                                簡潔易懂
                            
                                9.0
                                邏輯清晰

全部評論問答未解決精華

關(guān)于初始化化權(quán)重向量為0

最贊回答 / Kaiz不是

因為z=w0x0+w1x1+...+wmxm,從0到m一共是m+1列，X.shape[0]表示行數(shù)，X.shape[1]表示列數(shù)X.shape[1]=mX.shape[1]+1 =m+1

3 回答 2381 瀏覽 3-1 實現(xiàn)感知器對象(上)

2018-02-24

machine

最贊回答 / 慕圣3335023

如果y=="Iris-setosa"，賦值-1，否則賦值1.? 類似于c語言？：的語句。y == "Iris-setosa"? -1: 1

2 回答 846 瀏覽 3-3 數(shù)據(jù)解析和可視化

2018-02-01

這個要怎么解決？謝謝老師

最新回答 / 慕的地591

<...code...>

2 回答 3259 瀏覽 3-4 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對數(shù)據(jù)實現(xiàn)分類(上)

2018-01-28

求上課資料

最新回答 / 慕仔5056945

好想是沒有的

1 回答 1428 瀏覽 1-1 課程的開篇詞

2018-01-26

請問一下，3-3中的csv數(shù)據(jù)是怎么獲得的？去哪里下載？

已采納回答 / qq_Sunshine暖陽_0

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-setosa4.4,2.9,1.4,0.2,Iris-setosa4.9,3.1,1.5,...

5 回答 2818 瀏覽 3-3 數(shù)據(jù)解析和可視化

2018-01-09

in[5]中的錯誤

最新回答 / 慕粉3647128

第一段改為如下寫法，具體原因可以對照得出：import numpy as npclass Perceptron(object):? ? """? ? eta:學(xué)習(xí)率? ? n_iter:權(quán)重向量的訓(xùn)練次數(shù)? ? w_:神經(jīng)分叉權(quán)重向量? ? errors_:用于記錄神經(jīng)元判斷出錯次數(shù)? ? """? ? def __init__(self, eta = 0.01, n_iter=10):? ? ? ? self.eta = eta;? ? ? ? self.n_iter = n_iter;? ? ? ? ...

2 回答 1819 瀏覽 3-4 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對數(shù)據(jù)實現(xiàn)分類(上)

2017-12-16

權(quán)重初始值問題

+ 我來回答回答最高可+2積分

3 回答 1639 瀏覽 2-2 感知器分類算法

2017-12-14

最后的效果圖中，畫出cost_的效果圖，不能解釋為隨著迭代次數(shù)的增加，出現(xiàn)錯誤的次數(shù)變少了。

最新回答 / 嚴偉安

我也覺得不能解釋為出錯的次數(shù)，可以解釋為結(jié)果的準確度（此處準確度越小越好）

2 回答 1752 瀏覽 4-4 運行適應(yīng)性神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

2017-12-11

cost_記錄的值是J(w), 為何畫效果圖的時候，可以畫出來整數(shù)，這些數(shù)值是怎么獲取的？

最新回答 / Mrbeargreat

cost_記錄的是J(w)，意義是當(dāng)前預(yù)測結(jié)果和標準結(jié)果之間的和方差，最后繪圖的時候縱坐標ylabel寫的也是和方差。

1 回答 1439 瀏覽 4-4 運行適應(yīng)性神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

2017-12-11

這個學(xué)習(xí)率的字符怎么打出來

已采納回答 / 慕粉1474468047

<...圖片...>搜狗輸入法有

1 回答 2464 瀏覽 3-2 實現(xiàn)感知器對象(下)

2017-11-29

多個變量的情況下，需要如何擴展代碼？另外這個代碼只是單節(jié)點單隱藏層的情況！多節(jié)點多隱藏層的情況下代碼如何擴展？

最新回答 / qq_國輝_0

這個問題比較高深

1 回答 1189 瀏覽 4-3 適應(yīng)性神經(jīng)元代碼實現(xiàn)

2017-11-24

機器學(xué)習(xí)-實現(xiàn)簡單神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)課程中.csv文件老師能不能發(fā)我一份?。糠浅８兄x！657347092@qq.com

已采納回答 / 慕慕7251271

3 回答 1279 瀏覽 3-4 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對數(shù)據(jù)實現(xiàn)分類(上)

2017-11-21

這是什么原因？？？

最贊回答 / 慕的地591

我是這樣改的：import matplotlib.pyplot as pltimport numpy as npy = df.loc[0:99, 4].valuesy = np.where(y == 'Iris-setosa', -1, 1)#print(y)X = df.iloc[0:100, [0, 2]].values#print(X)plt.scatter(X[:50, 0], X[:50, 1], color='red', marker='o', label='setosa')plt.scatt...

4 回答 8323 瀏覽 3-5 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對數(shù)據(jù)實現(xiàn)分類(下)

2017-11-10

你好老師，請問第四列的數(shù)據(jù)的作用是什么，我有些不太明白

最新回答 / 慕容4171842

對應(yīng)那一行的輸出，也就是屬于哪一類

1 回答 1624 瀏覽 3-3 數(shù)據(jù)解析和可視化

2017-11-08

IndexError

最贊回答 / shaunjm

y = df.loc[:100, 4].values 改為?y = df.loc[:99, 4].values或者x = df.iloc[:100, [0, 2]].values 改為?x = df.iloc[:101, [0, 2]].values不知道為啥，反正能運行了就，不然說數(shù)組越界

2 回答 2278 瀏覽 3-5 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對數(shù)據(jù)實現(xiàn)分類(下)

2017-10-28

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開始學(xué)習(xí)

課程須知: 有一定的編程基礎(chǔ)，例如掌握C語言。

老師告訴你能學(xué)到什么？: 1、機器學(xué)習(xí)的基本概念介紹 2、數(shù)據(jù)分類算法介紹 3、神經(jīng)元感知器分類算法并進行實現(xiàn) 4、數(shù)據(jù)解析和可視化設(shè)計 5、使用數(shù)據(jù)訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 6、如何使用訓(xùn)練后的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類數(shù)據(jù) 7、適應(yīng)性線性神經(jīng)元的基本原理并實現(xiàn) 8、適應(yīng)性線性神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)進行數(shù)據(jù)分類

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