光环大数据_无监督聚类算法_神经网络参数hyper parameters选择_中国AI数据

2019-11-25

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果y == 0 ,则为1 ,否则在iris.target中y为-1]] class1_ X = [X [0] 为I,X 在枚举(x_vals)如果y_vals [I] == 1] class1_ ? = [X [1] 为I,X 在枚举(x_vals)如果y_vals [I] == 1] class2_ X = [X [0] 为I,X 在枚举(x_vals)如果y_vals [I] == - 1] class2_ ? = [X [1] 为I,X 在枚举(x_vals)如果y_vals [I] == - 1] 现在,我们声明批次大小(首选较大的批次),占位符和模型变量b,如下所示: batch_size = 100 x_data = tf.placeholder(shape = [None,2],dtype = tf.float32)y_target = tf.placeholder(shape = [None,1],dtype = tf.float32)projection_grid = tf.placeholder(shape = [None ,2],dtype =tf。

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