线性分类器和神经网络分类器的对比
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2021-01-06
21:42:36
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线性分类器和神经网络分类器的对比线性分类器和神经网络分类器的对比
在这部分对反向传导不是很理解，觉得我以后得 再看其他书籍了，这个视频课真的只适合入门的简单了解
1. 训练数据训练数据
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
plt.rcParams['figure.figsize'] = (10.0, 8.0) # set default size of plots
plt.rcParams['image.interpolation'] = 'nearest'
plt.rcParams['image.cmap'] = 'gray'
np.random.seed(0)
N = 100 # number of points per class
D = 2 # dimensionality
K = 3 # number of classes
X = np.zeros((N*K,D))
y = np.zeros(N*K, dtype='uint8')
for j in range(K):
ix = range(N*j,N*(j+1))
r = np.linspace(0.0,1,N) # radius
t = np.linspace(j*4,(j+1)*4,N) + np.random.randn(N)*0.2 # theta
X[ix] = np.c_[r*np.sin(t), r*np.cos(t)] y[ix] = j
fig = plt.figure()
plt.scatter(X[:, 0], X[:, 1], c=y, s=40, cmap=plt.cm.Spectral)
plt.xlim([-1,1])
plt.ylim([-1,1])
plt.show()
运行结果：
2.使用线性分类器使用线性分类器
#Train a Linear Classifier
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
np.random.seed(0)
N = 100 # number of points per class
D = 2 # dimensionality
K = 3 # number of classes
X = np.zeros((N*K,D))
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