和研究机器学习算法提供了极大的便利，类似于模式生物对于生物学实验的价值。 Iris数据集概况 ...

开始--- IRIS分类问题分类：根据数据集目标的特征和属性，划分为已有的类别中常用的分类算法：K紧邻（KNN),逻辑 ...

简易用法 Relational plots（关系图） scatterplot（散点图） lineplot（线图） relplot（关系图） Categorical p ...

本次主要围绕Iris数据集进行一个简单的数据分析, 另外在数据的可视化部分进行了重点介绍. 环境 win8, python3.7, jupyter notebook 目录 1. 项目背景 2. 数据概览 3. 特征工程 4. 构建模型 正文 1. 项目背景 鸢尾属(拉丁学名 ...

GBDT，梯度提升树属于一种有监督的集成学习方法，与之前学习的监督算法类似，同样可以用于分类问题的识别和预测问题的解决。该集成算法体现了三个方面的又是，分别是提升Boosting、梯度Gradient ...

filename='g:\data\iris.csv' lines=fr.readlines()Mat=zeros((len(lines),4))irisLabels=[]index=0for line in lines: line=line.strip() if len(line)> ...

包含三个花的品种（Iris setosa（山鸢尾），Iris virginica（北美鸢尾），Iris versicolor（变色鸢尾）） 每个品种各50个样 每个样本四个特征参数（萼片长度和宽度、花瓣长度和宽度） scikit-learn自带一些经典的数据集，如iris，digits ...

前言： 上篇介绍了knn的实现过程，这次我们使用库里自带的数据集来进行knn的实现。 正文： 各类参数如下： avg / total 0.96 0.95 0.95 40 [[20 0 0] [ 0 10 2] [ 0 0 8]] 总结： 这个算法 ...