龙星计划_频谱图_模型训练过程分析_中国AI数据

2019-11-25

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以下输出: 代数:50 A = [[2.20651722]] b = [[2.71290684]] 火车损失= 0.609453 测试损失= 0.460152 代数:100 A = [[1.6440177]] b = [[3.75240564]] 火车损失= 0.242519 测试损失= 0.208901 代:150 A = [[1.27711761]] b = [[4.3149066]] 火车损失= 0.108192 测试损失= 0.119284 代数:200 A = [[1.05271816]] b = [[4.53690529]] 火车损失= 0.0799957 测试损失= 0.107551 现在,我们可以提取我们所获得的系数,并从最佳拟合线获得价值。对于绘制目标,我们还将获取边距值。使用以下代码: [[slope]] = sess.run(A)[[y_intercept]] = sess.run(b)[width] = sess.run(epsilon) 对于x_vals中的i,best_fit = [] best_fit_upper =

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