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慕课网_频谱图_regulization_中国AI数据
作者:CNAI / 2019-11-05 / 浏览次数:1

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un(b)[width] = sess.run(epsilon) 对于x_vals中的i,best_fit = [] best_fit_upper = [] best_fit_lower = []: — 1100卜 best_fit.append(斜率i + y_intercept)best_fit_upper.append(斜率* i + y_intercept + width)best_fit_lower.append(斜率* i + y_intercept-width) 最后,这里是用已安装的Iine和火车测试IOSS记录数据的位置:plt.plot(x_vals,y_vals,'o',label ='Data Points')plt.plot(x_vals,best_fit,'r -',label ='SVM回归线',线宽= 3)plt.plot(x_vals,best_fit_upper,'r--',线宽= 2)plt.plot(x_vals,best_fit_lower,'r--',线宽= 2 )plt.ylim([0,10])plt.legend(loc ='右下
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