TensorFlow HOWTO 4.1 多层感知机（分类）
4.1 多层感知机（分类）这篇文章开始就是深度学习了。多层感知机的架构是这样：输入层除了提供数据之外，不干任何事情。隐层和输出层的每个节点都计算一次线性变换，并应用非线性激活函数。隐层的激活函数是压缩性质的函数。输出层的激活函数取决于标签的取值范围。其本质上相当于广义线性回归模型的集成。操作步骤导入所需的包。import tensorflow as tf import numpy as np i....
TensorFlow HOWTO 2.3 支持向量分类（高斯核）
遇到非线性可分的数据集时，我们需要使用核方法，但为了使用核方法，我们需要返回到拉格朗日对偶的推导过程，不能简单地使用 Hinge 损失。操作步骤导入所需的包。import tensorflow as tf import numpy as np import matplotlib as mpl import matplotlib.pyplot as plt import sklearn.datas....
TensorFlow HOWTO 2.1 支持向量分类（软间隔）
操作步骤导入所需的包。import tensorflow as tf import numpy as np import matplotlib as mpl import matplotlib.pyplot as plt import sklearn.datasets as ds import sklearn.model_selection as ms 导入数据，并进行预处理。我们使用鸢尾花数据....
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