中国科学院大学_多标签分类_深度学习基础模型:rnn_中国AI数据

2019-11-25

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那么k被称为内核函数。如果使用高斯内核(也称为弧度函数内核或RBF内核),则这是较常见的内核之一。用以下等式描述该内核: 为了使该谓词成为内核,在A点说,我们在POintin的PrediCti中对内核进行适当的替换,如下所示: 在本节中,我们将讨论如何实现高斯内核。我们还将记下在哪里替换在aPProPriate处实现线性内核的替换。我们将手动创建数据集,以显示高斯核在线性核上更适合使用的位置。 HQW做到了…… 首先,我们加载必要的库并启动graPh会话,如下所示: 导入matplotlib.pyplot作为plt 将numpy导入为np 将tensorflow作为tf导入 来自sklearn导入数据集 sess = tf.Session() 现在我们生成数据。我们将生成的数据将是两个同心的数据环,每个环将属于不同的类。我们必须确保类仅是-1或1。然后,我们将数据划分为每个类别的x和y值,以绘制PurPoses。使用以下代码: (x_vals,y_vals)=数据集.make_circles(n_samples = 500,factor = .5,noise =

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