北京大学_前向传播_完成整体网络 架构_中国AI数据

2019-11-25

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下一组命令S提取模型变量S,并将其绘制在图形上。下一部分的结果图为: [[slope]] = sess.run(A) [[拦截]] = sess.run(b) x = np.linspace(0,3,num = 50) ablineValues = [] 对于x中的我: ablineValues.append(斜率* 1 +截距) 如果binary_ target [i] == 1,则setosa_x = [a [1]表示i,a枚举(iris_2d) 如果binary_ target [i] == 1,则setosa_y = [a [0]对于i,a枚举(iris_2d) non_setosa_x = [bin [_iris_2d]中的i,a的i,a的a [1],如果binary_ target [i] == 0] non_setosa_y = [bin [_i] == 0]时枚举(iris_2d)中的i,a的[a [0] plt.plot(setosa_x,setosa_y,'rx',ms = 10,mew = 2,label ='setosa''')plt.p

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