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华中科技大学_gbdt算法_nms非极大值抑制_中国AI数据
作者:CNAI / 2019-11-05 / 浏览次数:1

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。我们确实获得100%的准确性 因为两个类是线性可分离的。 在迭代中测试和训练设置的准确性。我们确实获得了100%的精度,因为两个类是线性可分离的: HQW it WQrkS… 在此清单中,我们已表明可以通过使用最大余量损失函数来实现线性SVD模型。 支持向量机 还原为线性regreSSiOn 可以使用支持的润滑脂来支持向量机。在本章中,我们将探讨如何使用TensorFlow进行此操作。 做好准备 可以将相同的最大余量应用于相邻的区域。为了最大化分离类的边距,我们可以考虑使包含最多(x,y)点的边距最大化。为了说明这一点,我们将使用相同的虹膜数据集,并且我们可以使用此表达式在分隔长度和petaI宽度之间拟合一个正弦。 相应的损失函数将类似于最大i“ ;.l√。,'ii ∕√ι。这里,汀是一半 如果边距的宽度为WhiCh,则如果此点上有一个点,则WhiCh会使损耗等于零。 怎么做… 首先,我们加载neCessary库,启动graPh,然后加载虹膜数据集。之后,我们将数据集拆分为训练集和测试集,以可视化两者上的损失。使用以下代码: 导入matplotlib.py
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