jupyter note做线性分析

在Jupyter Notebook中进行线性分析可以使用Python编程语言和相应的库来实现。首先，你需要导入所需的库，例如numpy和matplotlib。然后，你可以使用numpy创建输入向量和期望的输出列表。接下来，你可以定义一个线性单元类，并在该类中实现训练和预测方法。训练方法可以使用梯度下降算法来更新权重，以最小化误差。最后，你可以使用测试数据来验证训练好的线性单元的性能。你可以在Jupyter Notebook中运行这些代码，并通过打印权重和预测结果来查看结果。\[1\]\[2\]\[3\]
#### 引用[.reference_title]
- *1* *3* [python深度学习线性单元(jupyter note)](https://blog.csdn.net/zt5169/article/details/90147233)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *2* [深度学习入门ch2b numpy型感知器2(jupyter note)](https://blog.csdn.net/zt5169/article/details/90141346)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
[ .reference_list ]