import utils
from sklearn import preprocessing, metrics
from linear_classifier import LinearSVM_twoclass
############################################################################
# Part 0: Loading and Visualizing Data #
# We start the exercise by first loading and visualizing the dataset. #
# The following code will load the dataset into your environment and plot #
# the data. #
############################################################################
# load ex6data1.mat
X, y = utils.load_mat('data/ex4data1.mat')
utils.plot_twoclass_data(X, y, 'x1', 'x2', ['neg', 'pos'])
plt.savefig('fig1.pdf')
############################################################################
# Part 1: Hinge loss function and gradient #
############################################################################
C = 1
theta = np.zeros((X.shape[1], ))
J, grad = linear_svm.svm_loss_twoclass(theta, X, y, C)
print "J = ", J, " grad = ", grad
############################################################################
# Scale the data and set up the SVM training #
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import utils
from sklearn import preprocessing, metrics
from linear_classifier import LinearSVM_twoclass
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# Part 0: Loading and Visualizing Data #
# We start the exercise by first loading and visualizing the dataset. #
# The following code will load the dataset into your environment and plot #
# the data. #
############################################################################
# load ex6data1.mat
X,y = utils.load_mat('data/ex4data1.mat')
utils.plot_twoclass_data(X,y,'x1', 'x2',['neg','pos'])
plt.savefig('fig1.pdf')
############################################################################
# Part 1: Hinge loss function and gradient #
############################################################################
C = 1
theta = np.zeros((X.shape[1],))
J,grad = linear_svm.svm_loss_twoclass(theta,X,y,C)
print "J = ", J, " grad = ", grad
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# Scale the data and set up the SVM training #
