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上海科技大学_非线性回归分析_数据读取_中国AI数据
作者:CNAI / 2019-11-25 / 浏览次数:1

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引中为ix,则为x(枚举(目标))] target_test = [对于ix的x,如果test_中的ix为枚举(目标)指数] 自然语言处理 接下来,我们声明WOrds的嵌入矩阵。句子翻译将被转换为索引。这些索引将转换为我们可以使用单位矩阵创建的单点编码向量,该向量将为我们的WOrd嵌入的大小。我们将使用该矩阵来查找每个WOrd的稀疏向量,并将它们与稀疏句子vect一起添加。请使用以下代码:identity_mat = tf.diag(tf.ones(shape = [embedding_size])) 由于我们最终将要处理逻辑回归以预测垃圾邮件的可能性,因此我们需要声明我们的逻辑回归变量。然后,我们也声明我们的数据placehOlders。重要的是x_data输入的placehOlder应该是整数类型,因为它将被用于我们的单位矩阵的行索引,而TensOrFlOW要求xkdata必须是一个整数: A = tf.Variable(tf.random_normal(shape = [embedding_size,1]))b = tf.Variable(tf.random_normal
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