浙大研究生课程_knn算法_案例实战对抗生成网络:训练对抗生成网络_中国AI数据

2019-11-25

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ntercept)) 斜率:0.956117676145 y_intercept:0.136575513864 best_fit = []对于x_vals中的i:best_fit.append(slope * i + y_intercept)plt.plot(x_vals,y_vals,'o',label ='Data')plt.plot(x_vals,best_fit,'r-', label ='最佳'拟合线',线宽= 3)plt.legend(loc ='左上')plt.show() 0 2 4 6 Blo 图2:通过Cholesky分解获得的数据点和最佳拟合线。 HQW it WQrkS… 如您所见,我们得到的答复与先前的答复非常相似。KeeP谨记,这种分解矩阵的方式,然后在碎片上执行操作,有时会更有效且在数值上更稳定。 学习TensQrFIQW方式Qf线性RegreSSiQn 做好准备 在此代码中,我们将遍历数个数据点,并让TensorFlow更新sloPe和y-intercePt。代替生成的数据,我们将使用SCikit Learn内置的虹膜数据集。特别地,我

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