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2019-11-25

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.plot(train_loss,'k-',label ='Train Set Loss')plt.plot(test_loss,'r--',label ='Test Set Loss')plt.title('每代L2损失') plt.xlabel('Generation')plt.ylabel('L2 Loss')plt.legend(loc ='upper right')plt.show() 掌长VS脚蹬力 踏板宽度 2.0 支持向量机 这是训练迭代中的训练和测试损失: 每代L2 LoSS HQW it WQrkS… 直观地讲,我们可以认为SVM改进是一个有趣的功能,即它试图在?处适合很多点。;,线的宽度余量尽可能大。这条线的拟合度是此参数的最佳选择。如果我们选择较小的提示,则算法将无法容纳边距中的许多点。如果我们选择的ePsilon太大,那么将有很多行可以容纳所有数据点S的空白处。我们宁愿使用较小的上证,更接近点的SinCe对保证金的损失要比远点的损失少。 在TenSQrFIQW中使用KerneIS进行查询 Prior SVM支持线性可分离数据。如果我们想分离

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