东南大学_卷积层的作用_从rnn到lstm/gru_中国AI数据

2019-11-25

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Ple类上工作。两种主要策略称为“一种对所有”和一种“对一种”。 一个策略是一种策略,其中为每个可能的类对创建一个二进制分类器。na PrediCti On是为投票最多的班级准备的。这很困难,因为我们必须创建■:r` 。■:`∣,“ k个类的CIaSifierS”。 实现多分类器的另一种方法是执行一个全部策略,其中我们为每个分类创建分类器。点的预测claSS将是创建最大SVM余量的claSS。这是我们在本节中将执行的策略。 在这里,我们将加载虹膜数据集并使用高斯核执行多类非线性SVM。虹膜数据集是理想的,因为存在三个类(I. setosa,I。virginica和 花斑癣)。我们将为eaCh类创建三个高斯内核SVM,并对存在最高边距的点进行预测。 HQW做到了…… 首先,我们加载所需的库并启动graPh,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() 接下来,我们将加载虹膜数据集并为eaCh类分割目标。我们 由于我们希

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