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coursera_支持向量机svm_完成解码操作_中国AI数据
作者:CNAI / 2019-11-25 / 浏览次数:1

coursera_支持向量机svm_完成解码操作_中国AI数据

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我们的机器学习算法,我们将需要评估结果。在TensorFlow中评估结果取决于指定损失函数。损失函数告诉TensorFlow将预测与所需结果进行比较的好坏。在大多数情况下,我们将有一组数据和一个目标来训练我们的算法。损失函数将目标与预测值进行比较,并给出两者之间的数值距离。 对于本食谱,我们将介绍可在TensorFlow中实现的主要损失函数。 为了了解不同的损失函数如何工作,我们将在本食谱中将其绘制出来。我们将首先启动一个计算图并加载python绘图库matplotlib,如下所示: 导入matplotlib.pyplot作为plt 将tensorflow作为tf导入 怎么做… 首先,我们将讨论用于回归的损失函数,即预测连续因变量。首先,我们将创建一系列预测并将目标作为张量。我们将在-1和1之间的500个x值上输出结果。有关输出图,请参见下一部分。使用以下代码: x_vals = tf.linspace(-1。,1.,500) 目标= tf.constant(0。) L2范数损失也称为欧几里得损失函数。它只是到目标的距离的平方。在这里,我们将以目标为零的方式计算损失函
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