from sklearn import datasets
iris = datasets.load_iris()
list(iris.keys())
X = iris["data"]
y = (iris["target"] == 2).astype(np.int) # 1 if Iris-Virginica, else 0
#Ausgeweogenen Datensatz erstellen: 57 1, 143 0
Xshort1 = X[y==1]
print(len(Xshort1))
yshort1 = y[y==1]
Xshort0 = X[y==0][0:143,]
print(len(Xshort0))
yshort0 = y[y==0][0:143,]
Xshort=np.concatenate((Xshort1,Xshort0),axis=0)
yshort=np.concatenate((yshort1,yshort0),axis=0)
Xshort
print("Hello World")
Ich kenne einen guten Fahrrad-Witz. Aber den Fahrrad ich dir nicht.
()()
( . .)
c(")(")
def softmax (X) :
A= np.exp(X),
B=np.sum(np.exp(X))
return A/B
def softmax(X):
A = np.exp(X), # e^xi
B = np.sum(A) # die Summe aller Elemente
return A/B # e^xi geteilt durch die Summe aller Elemente
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