最赞回答 / Cone_on
今天刚学到这个软件，下载下来，上传到我自己的百度云，然后分享给大家。我现在在用这个，很好用的。链接：http://pan.baidu.com/s/1gf1U2zT 密码：t7aa
2017-08-02
最新回答 / 慕粉3810876
这一节有问题，运行时有错误，解决方法如下：import numpy as npclass Perceptron(object): def __init__(self, eta=0.01, n_iter=10): self.eta=eta self.n_iter=n_iter def fit(self, X, y): self.w_=np.zeros(1+X.shape[1]) self.errors_ = [] for _ ...
2017-07-27
最赞回答 / iioouu
```import numpy as npclass perceptron(object): """ eta :学习率 n_iter: 权重向量的训练次数 w_: 神经分叉权重向量 errors_: 用于记录神经元判断出错次数 """ def _int_(self,eta=0.01,n_iter=10): self.eta=eta; self.n_iter=n_iter; pass def fit(self,x,y)...
2017-07-12
最新回答 / SherlockZoom
感知机的学习是有监督学习，在训练过程是有正确的类别来指导学习的，也就是每轮训练给出分类结果之后，只需要和gold类别对比就可以知道是否分类正确。
2017-07-06
最赞回答 / 慕函数5970831
感知器其实就是一个函数，其表示形式可以写成<...code...>上式中,w是权重(weigh)向量，b叫做偏置（bias）本教程中的w0就是上面式子里的偏置b.dot(w,x)+b又可以写成 dot(w,x)+b*1，这里令W=[b,w1,w2,...,wn] ,令X=[1,x1,x2,...,xn],所以初始化W的长度为n+1,多出来的那个就是偏置啦希望能帮到你~
2017-07-03