东南大学_多分类_反向传播_中国AI数据

2019-11-25

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)plt.hist(x_vals [0:50],bins,alpha = 0.5,label ='N'(-1,1)',color ='white') plt.hist(x_vals [50:100],bins [0:50],alpha = 0.5,label ='N'(2,1)',color ='red') plt.plot((A_result,A_result),(0,8),'k--',线宽= 3,label ='A ='+ str(np.round(A_result,2)))plt.legend(loc =“右上方”) plt.title('二进制'分类器,精度='+ str(np.round(acc_ value,2))) plt.show() 图8:数据和最终模型A的可视化。两个法线值分别位于-1和2的中心,因此理论上的最佳分割值为0.5。在这里,模型发现最佳分割非常接近该数字。 线性调节器 -n此ChaPte?WeWˉˉ三COVerthe基本配方为了解TenSOrF-OW如何如何访问数据,这b∞k和addjtnresources?我们都很三COVerthe FO

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