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最赞回答 / 只是疯狂只是野
anaconda 和Python的区别在于,anaconda集成了绝大部分Python处理数据所要用到的包,而不需要你再去手动安装。而且anaconda的安装是傻瓜式的,会自动配置好环境变量,不需要你操心。安装好anaconda后,打开命令行,直接输入jupyter notebook 回车,稍等片刻,浏览器会自动弹出来一个界面,然后按照视频里面的操作就可以了。

最新回答 / 柯基弟弟
cost这个变量,记录的是每一轮迭代中代价函数的值,而本案例中使用的是方差总和来衡量代价总量。具体见代码:<...code...>反向传播调整权重的目的,是为了让代价函数的值最小。案例中体现在随着训练次数的增加,从第1次到第50次,总代价的快速下降。

最赞回答 / 只是疯狂只是野
import matplotlib.pyplot as plt #导入图像库plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] #用来正常显示中文标签plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False #用来正常显示负号试试这个

最新回答 / ablozhou
X 是你自己的训练数据, 如果是字符数据,需要预处理.作者给的鸢尾花训练数据, 第0列是浮点数, 不会带单引号. 你自己检查自己的数据和代码.

最新回答 / 攻城狮ZSP
这个一共是50个例子,两个特征,0列和1列各一个特征,需要分别在x,y轴上表示出来,所以。。。

最新回答 / 攻城狮ZSP
<...code...>这一段在前面有没有,有的话df就有定义啊

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最赞回答 / 我来学py
学习率的大小是根据你的数学经验,当学习率设置较小时,需要更多的时间进行样本的训练;当学习率设置较大时,训练结果会出现震荡。阈值在样本的训练过程中会根据权重更新函数同步的进行更新。

最新回答 / qq_MagicYang_0
是不是没有写predict这个函数?或者函数名写错了?

最新回答 / Wendy_Jacky
<...code...>先要定义ppn这个对象

最赞回答 / Grubyp
from matplotlib.pylab import mplmpl.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']

最新回答 / 慕前端1296039
机器学习是个基于当前和过去,面向未来进行预测的技术。就例如你在学校里每次考试后会对答案进行订正,而这些都是为了最终那一次不对答案的考试(不算估分,哈哈)。

最赞回答 / 戈壁草
那是因为函数 predict()的定义在fit()定义后边了,你把net_input()和predict()的定义放到fit()之前就OK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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