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牛客网_梯度下降原理_手写数字问题实战(层)_中国AI数据
作者:CNAI / 2019-11-05 / 浏览次数:1

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[-1.12334013]] b = [[-0.79332656]] 损失= [0.28621092] 步骤#400 A = [[0.03189624] [-1.34912157]] b = [[-0.8507266]] 损失= [0.22397576] 步骤#500 A = [[0.05958777] [-1.55989814]] b = [[-0.9000265]] 损失= [0.20492229] 为了输出输出的顺序,我们要提取系数,然后将x值分成I. setosa和non。setosa,如下所示: [[a1],[a2]] = sess.run(A) [[b]] = sess.run(b) 斜率= -a2 / a1 y_intercept = b / a1 x1_vals = [x [vals中的d的d [1]] best_fit = [] 对于我在x1_vals中:best_fit.append(slope * i + y_intercept) setosa_x = [d [1] ,如果y_vals [i] == 1] ,则枚举(x_val s)中的
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