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最赞回答 / Tuowi
用的IDE不同,代码色彩也就不同。另外报错的原因有以下可能:1、Python版本问题 - 可能性低2、np.zero() 这个方法是不存在的,正确的是 np.zeros()

最赞回答 / 慕的地703412
訓練樣本不見得是正數吧
@暴走mmmmmm 你肯定没用过python ,python语法规定必须整齐,不整齐不行……编译不通过的
高数都还给老师~\(≧▽≦)/~
少了一节啊,跟不上了

最新回答 / 慕运维2238754
plt.scatter(x[50:100,0], x[50:100,1], color='blue', marker='x', label='versicolor')color 前多了一个“)”

最新回答 / 猛猛小蚂蚁
<...图片...>、你看185的是从3.3开始的,到7.0结束。255的是从0.0开始到5.1结束,自增是0.02,这样就形成了对应的点
感觉老师代码看起来好整齐,很舒服,自愧不如啊
女程序员签到处
脑细胞完全不够用果断放弃算法。还是做网站简单点
厉害厉害厉害
觉得老师讲的真的是很清晰
第一段程序中应该是
class Perceptron
def __init__(self, eta = 0.01, n_iter=10):
def fit(self, X, y):
def net_input(self, X)
def predict(self, X):
这里是并列关系而不是包含

最赞回答 / 慕粉3504785
self.w_[1:] = update * xi
原来是这里搞错了,权重是用所有预测不准确行的结果和结果做差 然后乘以学习率求得。
self.w_[1:] += update * xi
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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