机器学习-实现简单神经网络_技术问答

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机器学习-实现简单神经网络

                
                coding迪斯尼
            全栈工程师

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                难度初级
            
                时长 1小时54分
            
                学习人数
            
综合评分9.30
                            86人评价
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                                9.6
                                内容实用
                            
                                9.3
                                简洁易懂
                            
                                9.0
                                逻辑清晰

全部评论问答未解决精华

machine

最赞回答 / 慕圣3335023

如果y=="Iris-setosa"，赋值-1，否则赋值1. 类似于c语言？：的语句。y == "Iris-setosa"? -1: 1

2 回答 785 浏览 3-3 数据解析和可视化

2018-02-01

这个要怎么解决？谢谢老师

最新回答 / 慕的地591

<...code...>

2 回答 3094 浏览 3-4 神经网络对数据实现分类(上)

2018-01-28

求上课资料

最新回答 / 慕仔5056945

好想是没有的

1 回答 1289 浏览 1-1 课程的开篇词

2018-01-26

5.1,3.5,1.4,0.2,Iris-setosa4.9,3.0,1.4,0.2,Iris-setosa4.7,3.2,1.3,0.2,Iris-setosa4.6,3.1,1.5,0.2,Iris-setosa5.0,3.6,1.4,0.2,Iris-setosa5.4,3.9,1.7,0.4,Iris-setosa4.6,3.4,1.4,0.3,Iris-setosa5.0,3.4,1.5,0.2,Iris-setosa4.4,2.9,1.4,0.2,Iris-setosa4.9,3.1,1.5,...

5 回答 2637 浏览 3-3 数据解析和可视化

2018-01-09

in[5]中的错误

+ 我来回答回答最高可+2积分

2 回答 1684 浏览 3-4 神经网络对数据实现分类(上)

2017-12-16

权重初始值问题

最新回答 / 慕函数6590268

什么情况，可以描述的在清楚些。detxvgvzqkefffcwsudselkr

3 回答 1487 浏览 2-2 感知器分类算法

2017-12-14

最后的效果图中，画出cost_的效果图，不能解释为随着迭代次数的增加，出现错误的次数变少了。

最新回答 / 严伟安

我也觉得不能解释为出错的次数，可以解释为结果的准确度（此处准确度越小越好）

2 回答 1590 浏览 4-4 运行适应性神经网络

2017-12-11

cost_记录的值是J(w), 为何画效果图的时候，可以画出来整数，这些数值是怎么获取的？

最新回答 / Mrbeargreat

cost_记录的是J(w)，意义是当前预测结果和标准结果之间的和方差，最后绘图的时候纵坐标ylabel写的也是和方差。

1 回答 1274 浏览 4-4 运行适应性神经网络

2017-12-11

这个学习率的字符怎么打出来

已采纳回答 / 慕粉1474468047

<...图片...>搜狗输入法有

1 回答 2238 浏览 3-2 实现感知器对象(下)

2017-11-29

多个变量的情况下，需要如何扩展代码？另外这个代码只是单节点单隐藏层的情况！多节点多隐藏层的情况下代码如何扩展？

最新回答 / qq_国辉_0

这个问题比较高深

1 回答 1016 浏览 4-3 适应性神经元代码实现

2017-11-24

这是什么原因？？？

最赞回答 / 慕的地591

我是这样改的：import matplotlib.pyplot as pltimport numpy as npy = df.loc[0:99, 4].valuesy = np.where(y == 'Iris-setosa', -1, 1)#print(y)X = df.iloc[0:100, [0, 2]].values#print(X)plt.scatter(X[:50, 0], X[:50, 1], color='red', marker='o', label='setosa')plt.scatt...

4 回答 8061 浏览 3-5 神经网络对数据实现分类(下)

2017-11-10