coursera_loss_tensorflow项目实战视频课程-文本分类_唐宇迪_中国AI数据

2019-11-25

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c ='右下角')plt.ylim([-0.5,3.0])plt.xlim([3.5,8.5]) plt.show() plt.plot(batch_accuracy,'k-',label ='Accuracy') 支持向量机 plt.title('批处理准确性')plt.xlabel('生成')plt.ylabel('准确性')plt.legend(loc ='右下')plt.show() plt.plot(loss_vec,'k-')plt.title('每代损失')plt.xlabel('Generation')plt.ylabel('损失') plt.show() 图10:多类(三类)非线性高斯SVM结果 在伽玛= 10的虹膜数据集上 HQW it WQrkS… 此食谱中要注意的重要点是我们如何更改算法以优化onCe上的三个SVM模型。我们的模型参数b具有额外的维度,可以将aCCount纳入所有三个模型。在这里我们可以看到,由于TensorFlow内置的CaPabilities可以处理额外的维度,因此将算法扩展为multiPle类似算法相对容易。 五 最近

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