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我的心情就像句末的 ) :
<ipython-input-21-d853d9208eef> in predict(self, X)
36
37 def predict(self, X):
---> 38 return np.where(self,net_input(X) >= 0.0 , 1, -1)
39 pass
40 pass

NameError: name 'net_input' is not defined
代码有太多明显错误!
这个这个。。。
新粉。新粉。新粉。
1.对象初始化 def __init__(self,eta=0.01,n_iter=10):
2.AttributeError 'Precetron' object has no attribute 'predict'
把def net_input(self, X),def predict(self, X)移到fit的外面
AttributeError: module 'numpy' has no attribute 'zero'
课程好不好,谁用谁知道.
课程好不好,谁用谁知道.``````
in[5] 运行后,报错:
----> 2 ppn.fit(X,y)

---> 45 update=self.eta*(target-self.predict(xi))
46
47 """
AttributeError: 'Perceptron' object has no attribute 'predict'

最新回答 / cam0501
j(w)是平方和,与y=x^2的图形相似

最新回答 / zony
先创建感知器ppn = Perceptron(eta=0.1, n_iter=10)然后训练就可以了ppn.fit(X, y)

最新回答 / 暴躁的飞毛腿
模型的学习率η是根据经验人为调整的,这个值会影响整个模型的学习效果,过小则会导致学习时间过长,过大则学习结果会出现震荡。

最赞回答 / qq_懶馬兒_0
可以转置的。w=(w1,w2,w3,...,wn)为1*n矩阵,w'为n*1矩阵,
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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