加州大学伯克利_mnist数据集_adversarial auto-encoders_中国AI数据

2019-11-25

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算。 结合在一起 在本部分中,我们将结合到目前为止所介绍的所有内容,并在iriS数据集上创建一个分类器。 做好准备 iriS数据集在第1章TensorFlow入门中的使用数据源配方中有更详细的描述。我们将加载此数据,并执行简单的二元分类器来预测花朵是否为鸢尾花。需要明确的是,该数据集具有三个类别的物种,但是我们只能预测它是否为单个物种(I. setosa),从而提供了一个二进制分类器。我们将从加载库和数据开始,然后相应地转换目标。 怎么做… 首先,我们加载所需的库并初始化计算图。请注意,我们也要在此处加载matplotlib,因为我们想在以下位置绘制结果行:import matplotlib.pyplot as plt 将numpy导入为np 来自sklearn导入数据集 将tensorflow作为tf导入 sess = tf.Session() 接下来,我们加载iriS数据。如果目标是否为SetoSa,我们还需要将目标数据转换为1或0。由于iriS数据设置标记SetoSa为零,我们将所有目标值0更改为1,将其他值全部更改为0。我们还将仅使用两个特征,花瓣长度和花

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