中国科学院_前向传播算法_深度学习入门课程 感受卷积神经网络的强大_中国AI数据

2019-11-25

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ess.run(预测,feed_dict = {x_data:rand_x,y_target:rand_y, projection_ grid:grid_points})grid_predictions = grid_predictions.reshape(xx.shape) 以下是绘制结果,批处理准确性和损失函数的代码。为了成功,我们只会显示最终结果: plt.contourf(xx,yy,grid_predictions,cmap = plt.cm.Paired,alpha = 0.8) plt.plot(class1_x,class1_y,'ro',label =' I.setosa ') plt.plot(class2_x,class2_y,'kx',label =' I。versicolor ') plt.plot(class3_x,class3_y,'gv',label =' I。virginica ') plt.title(' 虹膜数据上的高斯SVM结果') plt.xlabel('踏板长度')plt.ylabel('掌骨宽度')plt.legend(lo

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