Python — работа в Новосибирске

Для себя 1. Напишите программу в Jupyter Notebook, реализующую работу искусственного нейрона для линейной классификации объектов. Табличные значения: x (длина) y (высота) 1 2,4 2 4,5 3 5,5 3,5 6,4 4 8,5 6 11,7 7,5 16,1 8,5 16,5 9 18,3 Начальное значение коэффициента a = 0,4 Коэффициент скорости обучения l = 0,001 2. С помощью библиотеки matplotlib на одном графике отобразите - исходные точки (табличные значения) - начальную прямую с коэффициентом a = 0,4 - итоговую прямую с получившимся коэффициентом a. (перед выполнения этого задания ознакомьтесь с файлом matplotlib.html) 3. Модифицируйте программный код добавив эпохи обучения. Т. е. цикл прохода по табличным значениям (поиска коэффициента a) нужно поместить еще в один цикл прохода по эпохам. Число эпох примите за 3000. epoch = 3000 for e in range(epoch): цикл поиска коэффициента a 4. На одном графике отобразите - исходные точки (табличные значения) - начальную прямую с коэффициентом a = 0,4 - итоговую прямую с коэффициентом a, полученным после обучения по эпохам