牛客网_词向量_regulization_中国AI数据

2019-11-25

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0.8),replace = False) test_indices = np.array(list(set(range(len(x(val)))-set(train_indexs)))) x_vals_train = x_vals [train_indices] x_vals_test = x_vals [test_indices] y_vals_train = y_vals [train_indices] y_vals_test = y_vals [test_indices] 接下来,我们设置批次大小,占位符和模型变量。值得一提的是,使用这种SVM算法,我们希望非常大的批处理大小能够实现收敛。我们可以想象,如果批量非常小,则最大利润线会略微偏高。理想情况下,我们也将缓慢地降低学习速度,但这已经足够了。另外,A变量将具有2Pe1形状,因为我们有两个Predictor变量,即sePal长度和Pedal宽度。使用以下代码: batch_size = 100 x_data = tf.placeholder(shape = [None,2],dtype = tf.float32)y

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