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从一维到二维是扩展了, 再从二维到一维并不是还原, 而是将二维延展开. 讲得不够细致, 我自己操作了才知道的...
1.5x下,你会发现是55开在讲课(手动滑稽
一名大测绘的学生的感触是,这不和近代测量平差中的数据处理方式差不多吗?哈哈
python的空格很重要。。 多空了几格程序就是另一番天地。。
这篇博客有详细介绍
http://blog.csdn.net/red_stone1/article/details/73331540
基本上人工智能,神经网络。。。的老师都是全栈开发的
这是给不了解的人 尝尝甜头
那是个Python的笔记本,在cmd下下载就好了
这个就是机器学习的内容啊,神经网络?
In[5]没有问题,问题在于第一段的问题,
1,init前后各有两个下划线,不是一个,即__init__
2,net_input和predict方法应该和fit方法是并列而非包含
位置参考如下:
class Perceptron(object):
def __init__(self, eta = 0.01, n_iter=10):

pass

def fit(self, X, y):

pass

def net_input(self, X):

pass

def predict(self, X):

pass

pass
差点睡着了
特地从b站跑过来看解答
大学学了线性代数一直觉得没用,现在终于用到了!
老师还是回去看看数学基础吧,名称都没搞对,最小二乘法,梯度下降算法。
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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