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杜克大学_kmeans聚类分析_tensorflow入门_中国AI数据
作者:CNAI / 2019-11-25 / 浏览次数:1

杜克大学_kmeans聚类分析_tensorflow入门_中国AI数据

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rint('Getting Test Set Accuracy')test_acc_all = [] for ix,t in enumerate(vocab_processor) .fit_transform(texts_test)):y_data = [[target_test [ix]]] 如果(ix + 1)%50 == 0:print('测试观察号'+ str(ix + 1)) #保持过去50个观测值准确性的尾随平均值#获取单个观测值的预测 [[temp_pred]] = sess.run(预测,feed_dict = {x_data:t,y_ target:y_data}) #如果预测正确,则获取True / False test_acc_temp = target_test [ix] == np.round(temp_pred)test_acc_all.append(test_acc_temp) print('\ n总体测试准确度:{}'。format(np.mean(test_acc_all)))获得1115个句子的测试集准确度。 测试观察#10 测试观察
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