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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。
这个cost数组并没有用上啊,怎么体现训练成本越来越小?

最新回答 / 柯基弟弟
cost这个变量,记录的是每一轮迭代中代价函数的值,而本案例中使用的是方差总和来衡量代价总量。具体见代码:<...code...>反向传播调整权重的目的,是为了让代价函数的值最小。案例中体现在随着训练次数的增加,从第1次到第50次,总代价的快速下降。
这个cost数据并没有用上啊,怎么体现训练成本越来越小?
怎么没fit就直接predict了?

已采纳回答 / 攻城狮ZSP
<...code...>给你,每个模块自己复制分开下
大学的高数都忘了
这是梯度下降啊 网易公开课里有一个斯坦福的机器学习课程 有深入讲解
好奇这些特殊符号是怎么打出来的?

已采纳回答 / Deaths_eyes
在上一节的开头能看到用csv文件的数据进行训练的代码的
向量?难道不是矩阵嘛
张璐女神!!!!!!
老师讲的不赖!
老师讲的 很好 点赞

最赞回答 / 只是疯狂只是野
import matplotlib.pyplot as plt #导入图像库plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] #用来正常显示中文标签plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False #用来正常显示负号试试这个
线性代数...
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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