下面的一段python程序是使用支持向量机在iris数据集上... (X_train, y_train)
举一反三
- Keras 提供的 tf.keras.datasets.mnist.load_data() 函数加载 MNIST 数据集后，返回的数据格式为形如______ Numpy 元组。 A: (x_train, x_test), (y_train, y_test) B: [x_train, x_test], [y_train, y_test] C: [x_train, y_train], [x_test, y_test] D: (x_train, y_train), (x_test, y_test)
- 中国大学MOOC: 对于下面的一段python程序，计算的是向量之间的import numpy as npx=np.random.random(5)y=np.random.random(5)sim=np.dot(x,y)/(np.linalg.norm(x)*np.linalg.norm(y))
- My fatheroften goesto work_______ . A: with train B: y train C: from train D: to train
- 编写Python程序，完成以下操作：（1）加载iris数据集，并划分为训练集和测试集；（2）对iris数据集使用PCA降维，把现有的4维数据减少到3维；（3）使用SVM对iris数据集进行分类，并打印出分类报告，评价分类模型性能。
- 对于下面的一段python程序，计算的是向量之间的importnumpyasnpx=np.random.random(5)y=np.random.random(5)sim=np.dot(x,y)/(np.linalg.norm(x)*np.linalg.norm(y)) A: 马修相关系数 B: 余弦相似度 C: 欧氏距离 D: 欧式相似度