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最新回答 / 慕勒8101793
同问自己写进去的代码执行报错
TypeError                                 Traceback (most recent call last)&ppnipython-input-65-7b957d04361e&10) in & ppmodule&, y----&  3 1 ppn = Perceptron(eta=0.1,...

最新回答 / 慕工程1597701
Xi还是xi?要与前面的代码【for xi, target in zip(X, y)】中的xi相一致。

最新回答 / qq_泡泡FISH吉_0
你看下你的classifier在函数plot_decision_regions(X, y, resolution=0.02)没有定义吧,肯定报错。  

最新回答 / 慕哥5378076
具体问题要具体分析的,所用的数学公式或者原理不同,很可能所面对的数据模型、结构也不一样,算法自然也要做相应的新的设计。

最新回答 / cc在哪
根据你要训练的具体项目,权衡更新方式的优缺点进行选择

最新回答 / 慕侠9645332
你可以试试把y的数值减小一个y=df.loc[0:99,4].values

最赞回答 / 慕函数5970831
老师原教程里在选取数据X=df.loc[...]时,多些了一个i,去除即可<...图片...>

最新回答 / JackA
这么明显的错误,这里for _in range(self.n_iter) ,注意空格隔开呀,加工空格就行:for _ in range(self.n_iter) 

最新回答 / 云日召
我的方法:把训练的60个数据放在前60行,预测用的40个数据放在后40行然后关键是改下面的代码y = df.loc[0:60,4].valuesy = np.where(y == "Iris-setosa",-1,1)X = df.loc[0:60,[0,2]].valuesX2 = df.loc[61:100,[0,2]].valuesplot_decision_regions(X2,aad.predict(X2),aad,resolution=0.02)我只是新手,不好的话不要见怪
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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