哈尔滨工业大学_facenet_基于符号的知识表示与推理:script_中国AI数据

2019-11-25

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d_predictions,cmap = plt.cm.Paired,alpha = 0.8) plt.plot(class1_x,class1_y,'ro',label ='I.setosa')plt.plot(class2_x,class2_y,'kx',label ='Non setosa')plt.title('虹膜数据上的高斯SVM结果')plt.xlabel('踏板长度')plt.ylabel('掌骨宽度')plt.legend(loc ='右下角')plt.ylim([-0.5,3.0])plt.xlim([3.5,8.5 ])plt.show() 这个怎么运作… 这里是对I. SetOSa的四种不同伽玛值(1、10、25、100)的分类。请注意,伽玛值越高,在分类边界上的有效单个点的作用越大。 植入MUIti-CIaSS SVM 我们还可以使用SVM对multiPle类进行分类,而不仅仅是两个。在此清单中,我们将使用一个多类SVM将iriS数据集中的三种花朵类型进行分类。 做好准备 按照设计,SVM算法是二进制分类器。但是,有一些策略可以使他们在multi

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