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 ...
数据是机器学习模型的原材料,当下机器学习的热潮离不开大数据的支撑。在机器学习领域,有大量的公开数据集可以使用,从几百个样本到几十万个样本的数据集都有。有些数据集被用来教学,有些被当做机器学习模型性能测试的标准 例如ImageNet图片数据集以及相关的图像分类比赛 。这些高质量的公开数据集为我们学习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 Iris ...
2019-10-23 15:09 0 486 推荐指数:
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 ...
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 ...
数据集官网下载; jupyter notebook 实现; ...
>> [attrib1, attrib2, attrib3, attrib4, class] = textread('data\iris.data', '%f%f%f%f%s', 'delimiter', ','); >> attrib = [attrib1 ...
全连接神经网络BP算法的原理在此不再赘述了,网上有大量的资料可以参考,我就直接贴代码:(用着还行的,帮忙点个推荐啊) ...