吴恩达深度学习作业用到的planar_utils.py和testCases_cv2.py

吴恩达深度学习作业用到的planar_utils.py和testCases_cv2.py

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
import sklearn
import sklearn.datasets
import sklearn.linear_model

def plot_decision_boundary（model X y）:
    # Set min and max values and give it some padding
    x_min x_max = X[0 :].min（） - 1 X[0 :].max（） + 1
    y_min y_max = X[1 :].min（） - 1 X[1 :].max（） + 1
    h = 0.01
    # Generate a grid of points with distance h between them
    xx yy = np.meshgrid（np.arange（x_min x_max h） np.arange（y_min y_max h））
    # Predict the function value for the whole grid
    Z = model（np.c_[xx.ravel（） yy.ravel（）]）
    Z = Z.reshape（xx.shape）
    # Plot the contour and training examples
    plt.contourf（xx yy Z cmap=plt.cm.Spectral）
    plt.ylabel（‘x2‘）
    plt.xlabel（‘x1‘）
    plt.scatter（X[0 :] X[1 :] c=y.reshape（y.shape[1]）

 属性            大小     日期    时间   名称
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     文件        2273  2018-04-14 13:32  数据集\planar_utils.py
     文件        3996  2018-04-14 13:34  数据集\testCases_v2.py
     目录           0  2018-04-14 13:37  数据集\