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一脸蒙蔽。。。我还是去血ifelse好了
线代 亿脸懵逼

最新回答 / qq_破晓_36
self没有定义,你少抄了    def __init__(self, eta=0.01, n_iter=10):        self.eta = eta        self.n_iter = n_iter
多谢讲解~ 学习了~
df=pd.read_table(file,header=None,delimiter=',')可以直接读取txt文件

最赞回答 / Jessica1221
C1代表数据的类别,即+1或者-1。x的含义是导入数据X中标号为c1的数据的第一列y的含义是导入数据X中标号为c1的数据的第二列
看来得恶补高数,线代和概率论

最赞回答 / 只是疯狂只是野
找到了,把下面的数据放到一个txt文件中,再把后缀改为.csv就能用了5.1,3.5,1.4,0.2,Iris-setosa4.9,3.0,1.4,0.2,Iris-setosa4.7,3.2,1.3,0.2,Iris-setosa4.6,3.1,1.5,0.2,Iris-setosa5.0,3.6,1.4,0.2,Iris-setosa5.4,3.9,1.7,0.4,Iris-setosa4.6,3.4,1.4,0.3,Iris-setosa5.0,3.4,1.5,0.2,Iris-setosa4.4,...
阈值-->权重?
斯坦福可是名校。。。慕课本身就不是专业的。。。。
这些都是常用函数。。。在matlab上用过

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。
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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