最新回答 / weixin_慕尼黑7100639
<...code...>import matplotlib.pyplot as pltimport numpy as npy = df.loc[0:100, 4].values #loc/iloc得统一y = np.where(y == 'Iris-setosa', -1, 1)#抽出第0列和第2列X = df.loc[0:100, [0, 2]].values # loc/iloc得统一plt.scatter(X[:50, 0], X[:5...
2021-06-03
最赞回答 / 嬡凊丶琓芣起_0
这两天把这里 机器学习_实现简单神经网络 看完了，错误代码比较多，新手不太懂，比较费时间提供下 项目仓库 地址：https://git.imooc.com/xinjian/AdalineGD.git有需要的同学可以去看看
2020-02-07
已采纳回答 / 慕移动2103324
真正的w是权重，阈值是权重与输入点积后的一个评判标准，只是为了计算方便，才人为的将它记为w0，放在了点积计算中。原公式是w1*x1 + w2*x2 + ... + wm*xm ?>= 阈值，两边同时加上阈值的相反数，左边就变成了w1*x1 + w2*x2 + ... + wm*xm - 阈值 ?>= 0，再人为的定义“-阈值”记为“w0”，就变成了现在这个样子。（我打不出阈值的那个符号，就先用中文代替下吧）
2019-10-24
