光环大数据_独立成分分析_房价预测模型介绍_中国AI数据

2019-11-25

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[ d [1] 为I,d在枚举(X _vals)如果Y_ 瓦尔斯[I] == - 1] not_setosa_y = [ 对于i,d [0] ,如果y_ ,则枚举(x _vals)中的d 瓦尔斯[I] == - 1] 以下是使用线性分隔符,精度和损失绘制数据的代码: plt.plot(setosa_x,setosa_y,'o',label ='I.setosa')plt.plot(not_setosa_x,not_setosa_y,'x',label ='Non-setosa')plt.plot(x1_vals,best_fit,'r -',label ='Linear Separator',linewidth = 3) plt.ylim([0,10])plt.legend(loc ='右下角')plt.title('皮瓣长度vs踏板宽度')plt.xlabel('皮瓣宽度')plt.ylabel('皮瓣长度' ) plt.show() plt.plot(train_accuracy,'k-',label ='训练精度') 支持向量机 plt.plot(test_

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