麻省理工学院_kmeans算法例题_dcgan项目实战:基于卷积的生成网络架构_中国AI数据

2019-11-25

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.1) y_vals = np.array([1,如果y == 1 则y_vals中的y 为-1 ]) class1_ X = [X [0] 为I,X 在枚举(x_vals)如果y_vals [I] == 1] class1_ ? = [X [1] 为I,X 在枚举(x_vals)如果y_vals [I] == 1] class2_ X = [X [0] 为I,X 在枚举(x_vals)如果y_vals [I] == - 1] class2_ ? = [X [1] 为I,X 在枚举(x_vals)如果y_vals [I] == - 1] 接下来,我们声明批处理大小(占位符),并创建模型变量b。对于SVM,我们倾向于需要更大的批量,因为我们想要一个非常稳定的模型,不会随着eaCh训练而影响muCh。还请注意,我们为预测点有一个额外的占位符。为了使结果可视化,我们将创建一个颜色网格,以查看最后哪些区域属于哪个类别。使用以下代码: batch_size = 250 x_data = tf.placeholder(shape = [None,2],dtype = tf.flo

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