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源码有么 老师
果然没有高数基础就感觉如同天书吗……TvT
期待更多的课程。
感觉最难的还是从数据-->数字的转换,算法经过一定的时间是可以消化的,但是不知道怎么去建模,算法就无从下手,这才是最难的问题。
机器学习果然对数学要求高,感觉又要回去看大一学的知识了。
为什么到这里就没人了。。。老师讲得挺好的,虽然有些不解,但是总体还是能够懂一些。
关于CSV文件问题:
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.网址是文件的原地址,数据是可以直接从网址上拔下来的。
2.如果运行以上代码csv的文件,网站只能下载txt需要下载txt后转化成csv。
以上运行结果一致。
竟然是期待了很久的ML(Machine Learning),先占个座。
老师敲代码给人感觉很舒服
一脸懵逼的进来,一脸懵逼的出去
这里的向量是指一维张量吧?刚补过行列式的课还是感觉听不懂啊……
zip(X,y) = [([1,2,3],1),([4,5,6,],-1)] ?????
前排吃瓜群众
采集数据(初始化权重向量),转换数据(将数据求和变成1或者-1),对转换数据进行计算,调整权重向量,continue。直到计算结果和输入的值一样。
- -。 好复杂啊,才第一节课,,,听不懂,是数学基础太差了吗?还是有什么好方法学习?里面的公式和概念听不懂。老师讲得很好,个人太菜,不好意思了。
课程须知
有一定的编程基础,例如掌握C语言。
老师告诉你能学到什么?
1、机器学习的基本概念介绍 2、数据分类算法介绍 3、神经元感知器分类算法并进行实现 4、数据解析和可视化设计 5、使用数据训练神经网络 6、如何使用训练后的神经网络分类数据 7、适应性线性神经元的基本原理并实现 8、适应性线性神经元网络进行数据分类

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