def __init__(self, input_num): ''' Desc: 初始化线性单元,设置输入参数的个数 Args: input_num —— 输入参数的个数 Returns: None ''' # 初始化我们的感知器类,设置输入参数的个数 input_num 和 激活函数 f Perceptron.__init__(self, input_num, f)
def __init__(self, input_num): '''初始化线性单元,设置输入参数的个数''' Perceptron.__init__(self, input_num, f) def get_training_dataset(): ''' 捏造5个人的收入数据 ''' # 构建训练数据 # 输入向量列表,每一项是工作年限 input_vecs = [[5], [3], [8], [1.4], [10.1]] # 期望的输出列表,月薪,注意要与输入一一对应 labels = [5500, 2300, 7600, 1800, 11400] return input_vecs, labels
def __init__(self, input_num): '''初始化线性单元,设置输入参数的个数''' Perceptron.__init__(self, input_num, f)
def __init__(self, input_num): Perceptron.__init__(self, input_num, f)
def __init__(self, input_num): """初始化线性单元,设置输入参数的个数""" Perceptron.__init__(self, input_num, f)
def __init__(self, input_num): ''' 初始化线性回归模型,设置输入参数的个数 ''' # 感知机取消阶跃激活函数即为线性回归 Perceptron.__init__(self, input_num, linear)
def __init__(self, input_num): """初始化""" Perceptron.__init__(self, input_num, f)
def __init__(self,input_num,activator): Perceptron.__init__(self,input_num,activator)
def __init__(self, input_num): Perceptron.__init__(self, input_num, lambda x: x)
def __init__(self, input_num): """ 初始化线性单元,设置输入参数的个数 :param input_num: """ Perceptron.__init__(self, input_num, f)
def __init__(self, input_num): '''init linear unit, set input''' Perceptron.__init__(self, input_num, f)
def __init__(self, input_num): # 初始化线性单元,设置输入参数的个数 Perceptron.__init__(self, input_num, f)
def __init__(self, indim): Perceptron.__init__(self, indim)