华盛顿大学_支持向量机原理_索引与切片_中国AI数据

2019-11-25

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_sum(tf.square(tf.sub(预测,y_target_ test))),batch_size) 现在我们可以遍历测试batChes并计算MSE以便于执行:num_loops = int(np.ceil(len(x_vals_test)/ batch_size)) 对于我在范围(num_loops)中: min_index = i *批处理大小 最近邻居方法 max_index = min((i + 1)* batch_size,len(x_vals_train))x_batch = x_vals_test [min_index:max_index] y_batch = y_vals_test [min_index:max_index]预测= sess.run(预测,feed_dict = {x_data_train:x_vals x_batch,y_target_train:y_vals_train,y_target_test:y_batch}) batch_mse = sess.run(mse,feed_dict = {x_data_train:x_vals

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