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厉害厉害厉害
觉得老师讲的真的是很清晰
第一段程序中应该是
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):
这里是并列关系而不是包含
loc 到的数据比 iloc到的数据,多一个,在进行下面的操作的时候,会提示维度错误,在此做个标记!
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)
这个anaconda说实话真的很强大,800多个库,刚安装完就有两三个GB!安装教程可以参考这里:
https://www.imooc.com/learn/943
官网下载比较慢,大家可以去清华大学开源软件镜像站下载,下载速度快,但是版本比官网稍微低了一点点,实际上基本没区别!路过的帮忙顶一下咯!
清华大学开源软件镜像站下载网址:
https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/archive/
老师的发音让我很出戏
运行ppn = Perceptron(eta=0.1, n_iter=10)这一句是出现提示:



NameError: name 'Perceptron' is not defined
讲的真的一般,想入门推荐两本书
Alexander的《Python Machine Learning Blueprints》和
《Mchine Learning in Action》
都是python基础入门的书
TensorFlow的基础书《TensorFlow_cookbook》也很好
可以一边上google的网课Machine Learning Crash Course一边看这几本书
提升很大
老师讲的得很好,举的例子很好理解
说看懂的都是 “高中生” 小学生 ,你们也确实只是高中生,小学生
讲得还不错,听得懂
看不懂随便看看,以后再来看
这老师的代码太坑人了,错误太多,真奇怪你的代码是怎么躲过调试器的检测的

类初始化构造函数 __init__() 写成了 __int__()

np.zeros() 写成了 np.zero()

还有 zip() 函数执行的结果。。。。
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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