哈尔滨工业大学_jacobian_visdom可视化_中国AI数据

2019-11-25

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则允许数据点越过边际。 在本章中,我们将为uP设置一个软边距SVM,并说明如何将其扩展到非线性Cases和multiPle类。 使用线性SVM 对于此示例,我们将从虹膜数据集中创建一个线性分离器。从先前的章节中我们知道,sepal长度和Petal宽度创建了一个线性可分离的二进制数据集,用于预测是否有i。setosa。 做好准备 为了在Tensorfiow中实现Soft SeparabIe SVM,我们将实现以下特定的IOSS功能: Σ MAX(0,1-Y,(ARI - />))+?PIL 在此,A是PartiaI斜坡的向量,b是在tercept,丄为i nputs的向量,「是实际的类,(-1或1),是在参数软SeParabiIity regularizati。 支持向量机 HQW做到了…… 我们首先加载必要的库。这将包括用于访问虹膜数据集的scikit学习数据集库。使用以下代码: 导入matplotlib.pyplot作为plt 将numpy导入为np 将tensorflow作为tf导入 来自sklearn导入数据集 ■ 要为此练习设置uSc

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