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最新回答 / calliopsis4139666
随机的初始化一个值,后续会不断更新权重向量W,直到收敛。注意这个过程阈值是不断改变的,可以看成寻找最优解。

最新回答 / 高斯的盾
这个是缩进错误<...code...>

最新回答 / For_The_Dream
有一本书叫做《图解机器学习》是个日本作者写的。还是比较基础的

最新回答 / 慕粉3810876
这一节有问题,运行时有错误,解决方法如下:import numpy as npclass Perceptron(object):    def __init__(self, eta=0.01, n_iter=10):        self.eta=eta        self.n_iter=n_iter    def fit(self, X, y):        self.w_=np.zeros(1+X.shape[1])        self.errors_ = []        for _ ...

最新回答 / cam0501
j(w)是平方和,与y=x^2的图形相似

最新回答 / zony
先创建感知器ppn = Perceptron(eta=0.1, n_iter=10)然后训练就可以了ppn.fit(X, y)

最新回答 / 暴躁的飞毛腿
模型的学习率η是根据经验人为调整的,这个值会影响整个模型的学习效果,过小则会导致学习时间过长,过大则学习结果会出现震荡。
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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