为了账号安全,请及时绑定邮箱和手机立即绑定
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
你在逗我吗?什么时候介绍过这个Anaconda开发环境?
predict和net_input函数要放在fit函数之前
为什么这么这么卡

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
看不懂的可以先看这个入门 :http://www.ruanyifeng.com/blog/2017/07/neural-network.html
这里面的讲法更加通俗易懂,适合入门!
虽然有些小插曲,中间训练数据似乎少了一节,偶尔会有些语法错误,但是对于python初学者来说还是一门不可多得的好的课程,存在问题如果能发现它并解决它,收获还是不小的

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 _ ...
self.w_[1:]+=update*xi
excuse me,还有这种操作?
电信号转化为化学信号
有多少人是为了看下最终实现效果才听到这里的?
大概意思是:
x是接收的值,w是一个弱化值,然后从某输入口接收的x乘该输入口的弱化值w得到的值和别的输入口的值相加得到z。然后判断下z,如果大于某值,就划分到一类,如果不大于,就是另一类。
我的心情就像句末的 ) :
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

意见反馈 帮助中心 APP下载
官方微信
友情提示:

您好,此课程属于迁移课程,您已购买该课程,无需重复购买,感谢您对慕课网的支持!

本次提问将花费2个积分

你的积分不足,无法发表

为什么扣积分?

本次提问将花费2个积分

继续发表请点击 "确定"

为什么扣积分?

举报

0/150
提交
取消