Tensorflow实践：用神经网络训练分类器

正文共5873个字，3张图，预计阅读时间15分钟 。 任务： 使用tensorflow训练一个神经网络作为分类器，分类的数据点如下： 螺旋形数据点 原理 数据点一共有三个类别，而且是螺旋形交织在一起，显然是线性不可分的，需要一个非线性的分类器。这里选择神经网络。 输入的数据点是二维的，因此每个点只有x,y坐标这个原始特征。这里设计的神经网络有两个隐藏层，每层有50个神经元，足够抓住数据点的高维特征

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