机器学习-实现简单神经网络_技术问答

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机器学习-实现简单神经网络

                
                coding迪斯尼
            全栈工程师

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                难度初级
            
                时长 1小时54分
            
                学习人数
            
综合评分9.30
                            86人评价
                        查看评价
                                9.6
                                内容实用
                            
                                9.3
                                简洁易懂
                            
                                9.0
                                逻辑清晰

全部评论问答未解决精华

self.eta=eta什么意思？

已采纳回答 / yourspeed

学习效率

1 回答 2501 浏览 3-1 实现感知器对象(上)

2017-08-14

哈娃娃

高估了自己，哈哈，将学习率设置为0.01与0.001,都不能够收敛，一脸懵，好在看了同学分享的原文，多谢。

0 4-4 运行适应性神经网络

2017-08-13

另一个我叫佟百万

晕， zip([[1,2,3],[4,5,6]], [1,-1]) 老师注释上写错了，结果应该是[([1, 2, 3], 1), ([4, 5, 6], -1)]

9 3-2 实现感知器对象(下)

2017-08-13

慕粉1804078655

细节看不懂的建议回去补补Python基础，py还是很灵活的，写惯了c和java可能有点转不过来

1 3-2 实现感知器对象(下)

2017-08-13

隔壁码农老唐

为什么要+1呢？#滑稽#

0 3-1 实现感知器对象(上)

2017-08-13

For_The_Dream

本来以为感知器应用的数学知识有多难得。结果发现很简单而且很好理解啊。运用的数学知识并不难啊

1 2-2 感知器分类算法

2017-08-11

这个错误怎么改

最新回答 / 高斯的盾

这个是缩进错误<...code...>

2 回答 1227 浏览 3-2 实现感知器对象(下)

2017-08-11

慕勒9093973

哇。。。剃度下降让你讲的捉急

2017-08-11

慕粉1153167550

看来学的分析化学还是有用的??

0 2-1 分类算法的总体描述

2017-08-11

聞道

虽然听不懂，但是觉得很厉害

1 3-2 实现感知器对象(下)

2017-08-11

为什么算出来的都是1，可视化也都是1

最新回答 / SkullFang

看看你的输入数据

1 回答 1245 浏览 3-5 神经网络对数据实现分类(下)

2017-08-11

慕UI8711183

这位老师的数学功底很差啊，基本公式的解释都有错误，很low很low，哎

2 4-4 运行适应性神经网络

2017-08-10

求推荐教材你

最新回答 / For_The_Dream

有一本书叫做《图解机器学习》是个日本作者写的。还是比较基础的

1 回答 1027 浏览 2-2 感知器分类算法

2017-08-10

慕运维9225999

强迫症表示课程看不下去了

1 3-2 实现感知器对象(下)

2017-08-07

慕少4997962

使用pycharm 显示Traceback (most recent call last):
File "E:/pythoncode/network_easy/.idea/ganzhiqi.py", line 2, in <module>
import numpy as np

0 3-3 数据解析和可视化

2017-08-06

慕少4997962

Traceback (most recent call lastFile "E:/pythoncode/network_easy/.idea/ganzhiqi.py", line 2, in <module> import numpy as np File "E:\pythoncode\network_easy\.idea\numpy\__init__.py", line 131, in <module> raise

0 3-3 数据解析和可视化

2017-08-06

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开始学习

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

微信扫码，参与3人拼团

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