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我觉得老师讲的很乱,而且错误也有,不太好找,建议老师理清思路一下,特别是代码
课程还可以啊,就是一些代码没有贴出来,有点小可惜.其实也可以用文档写一些算法公式什么的,然后视频讲解代码,这样就有更多的时间了.

最赞回答 / 慕粉7246686
说笑了,不都是初始化为0的一维数组吗?

已采纳回答 / qq_低音回响_0
errors+=np.where(update==0.0,1,-1)和 errors+=int(update!=0.0)不一样  (update!=0.0)只有0和1两种取值下面的你的代码我理解不清楚,所以我是觉得可能是这个地方错误,仅供参考
很有趣,公式也能看懂
1.25倍速,声音像AI

最新回答 / 严伟安
需要把def net_input()和def predict()两个函数放到def fit()函数的前面原因:代码好像是从上往下解释的,执行到fit函数式,程序还不知道有net_input和predict这两个函数

最新回答 / 罗好好ed
这个不影响,该怎么调包就怎么调
课程思路很清晰,老师表达也很清楚。个人感觉很受益,在尝试学习上有了初步的感性认识。赞!

最新回答 / qq_空语挽歌_0
特意的。前五十组是花瓣长度的数据,后五十组是花茎长度的数据

最新回答 / Sean607
#拼写错误,应该是'contourf'

最赞回答 / 罗好好ed
调用sklearn包中datasets,里面有好像iris数据集

最新回答 / qq_寒江钓雪_1
可以啊,搜索关键词“python anaconda jupyter”+“教程 安装”。mac用命令行安装更简单,先搜索”homebrew 教程”

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()
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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