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机器学习--简单神经网络

机器学习--简单神经网络_代码实现

 

机器学习--简单神经网络_最小值_02

 

 机器学习--简单神经网络_代码实现_03

 

 机器学习--简单神经网络_最小值_04

 

机器学习--简单神经网络_最小值_05

机器学习--简单神经网络_数据_06

 

 机器学习--简单神经网络_最小值_07

 

 机器学习--简单神经网络_数据_08

 

机器学习--简单神经网络_最小值_09

机器学习--简单神经网络_最小值_10

 

 

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机器学习--简单神经网络_数据_12

 

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机器学习--简单神经网络_最小值_14

 

 

 机器学习--简单神经网络_代码实现_15

 

机器学习--简单神经网络_最小值_16

 

 机器学习--简单神经网络_代码实现_17

 

代码实现上面的算法

机器学习--简单神经网络_代码实现_18

                                   机器学习--简单神经网络_最小值_19

                     机器学习--简单神经网络_最小值_20

                                机器学习--简单神经网络_数据_21

                           机器学习--简单神经网络_最小值_22

 

 数据

 机器学习--简单神经网络_数据_23

 

把数据读取进来显示前10行

 机器学习--简单神经网络_最小值_24

机器学习--简单神经网络_最小值_25

 

把前面0到100行的数据的第4列打印出来

机器学习--简单神经网络_最小值_26

 

 

把两种字符串转化为-1 和1

机器学习--简单神经网络_最小值_27

 

 

把文件里第0列和第2列的数据打印出来

机器学习--简单神经网络_代码实现_28

 

     把前50条数据的第0列作横坐标 第1列为纵坐标                   把后50条数据的第0列作横坐标 第1列为纵坐标   把图画出来

 

机器学习--简单神经网络_最小值_29

机器学习--简单神经网络_数据_30

 

 

对数据可视化准备足够的数据

准备好两种颜色,判断数据属于哪一个种类,并根据相应的种类绘制相应的颜色进行填充

机器学习--简单神经网络_数据_31

 

这两行代码就是活得花径花瓣的长度的最大值和最小值

机器学习--简单神经网络_最小值_32

 

机器学习--简单神经网络_最小值_33

 

meshgrid的作用就是通过 x1_min  x1_max  resolution构造成一个向量然后再把这个向量扩展成一个二维矩阵

机器学习--简单神经网络_最小值_34

 

 把这个向量np.arange(x1_min,x1_max,resolytion)打印出来

机器学习--简单神经网络_代码实现_35

 

 

 机器学习--简单神经网络_最小值_36

机器学习--简单神经网络_数据_37

可以看到x1的每一行都是向量np.arange(x1_min,x1_max,resolytion)  而且有255行 ,为什么是255行,

是根据np.arange(x2_min,x2_max,resolytion)所得到一个特性

可以打印出来看看

机器学习--简单神经网络_最小值_38

 

 机器学习--简单神经网络_最小值_39

 

有了数据之后我们可以把数据输入模型得到预测结果

 

 分别把xx1 xx2转化成向量,并且把预测结果存放到Z中

机器学习--简单神经网络_最小值_40

 

 机器学习--简单神经网络_最小值_41

机器学习--简单神经网络_代码实现_42

 

 

 

机器学习--简单神经网络_代码实现_43

 

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机器学习--简单神经网络_最小值_45

 

 机器学习--简单神经网络_数据_46

机器学习--简单神经网络_数据_47

 

 

代码实现

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                                  机器学习--简单神经网络_代码实现_49

                                   机器学习--简单神经网络_最小值_50

                                   机器学习--简单神经网络_代码实现_51

 机器学习--简单神经网络_代码实现_52

机器学习--简单神经网络_数据_53

 

 机器学习--简单神经网络_最小值_54

 

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