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2019-11-25

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(train_acc,'k-',label ='Train Set Accuracy')plt.plot(test_acc,'r--',label ='Test Set Accuracy')plt.title('Train'and Test Accuracy' )plt.xlabel('Generation')plt.ylabel('Accuracy')plt.legend(loc ='右下角')plt.show() HQW it WQrkS… 这是迭代,训练和测试集准确性的损失。由于数据集只有189个观测值,因此训练和测试精度图将因数据集的随机分裂而发生变化: 图11:1500次迭代过程中绘制的交叉熵损失 图12:绘制了1500代的测试和训练集精度。 支持向量 机 本章将涵盖一些有关如何在TensorFloW中使用,实施和评估支持向量机(SVM)的重要秘诀。以下领域将涉及: f使用线性SVM f减少线性回归f使用TensorFloW中的核f实施非线性SVM f实施多类SVM 请注意,本章中先前介绍的逻辑回归和大多数SVM都是二进制预测变量。当逻辑回归试图找到使距离最

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