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 # ############################################################################
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 #