python花瓣长度和花瓣宽度散点图鸢尾花_鸢尾花

目录AdaBoost算法代码(鸢尾花分类)一、导入模块二、导入数据三、构造决策边界四、训练模型4.1 训练模型(n_e=10, l_r=0.8)4.2 可视化4.3 训练模型(n_estimators=300, learning_rate=0.8)4.4 训练模型(n_estimators=300, learning_rate=0.5)4.5 训练模型(n_estimators=600, learni

鸢尾花的分类三分类问题2020-12-06 15:01:59

鸢尾花的分类

首先先导入会使用到的包

from sklearn.datasets import load_iris

from sklearn.model_selection import train_test_split

from numpy import random

import numpy as np

import numpy.random as rd

import matplotlib.pyplot as plt

import math

然后对数据

实现鸢尾花数据的读入2020-10-22 15:04:00

1.鸢尾花数据集再介绍:

鸢尾花数据集共有数据150组

每组包括花萼长、花萼宽、花瓣长、花瓣宽4个输入特征

同时给出了每一组特征对应的鸢尾花类别类别包括SetosaIris(狗尾草鸢尾)，VersicolourIris(杂色鸢尾)，VirginicaIris(弗吉尼亚鸢尾)三类，分别用数字0，1，2表示

from skle

使用sklearn的决策树实现iris鸢尾花数据集的分类

要求：

建立分类模型，至少包含4个剪枝参数：max_depth、min_samples_leaf 、min_samples_split、max_features和criterion参数。

运用GridSearchCV，寻找出最优参数。

绘制出在不同的max_depth下的学习曲线。

步骤：

一、导入各种我们需要的

主要步骤：

1.准备数据

数据集读入

数据集乱序

将数据集分为训练集和测试集

将输入特征和标签配对，每次喂入神经网络一小撮(batch)

2.搭建网络

定义神经网络中所有可训练参数

3.参数优化

反向传播，不断减少loss

4.测试效果

计算当前参数前向传播后的准确率

代码：

import tens

Keras之对鸢尾花识别2020-07-18 14:32:05

Keras之队鸢尾花识别

任务目标

对鸢尾花数据集分析

建立鸢尾花的模型

利用模型预测鸢尾花的类别

环境搭建

pycharm编辑器搭建python3.*

第三方库

numpy

pandas

sklearn

keras

处理鸢尾花数据集

了解数据集

鸢尾花数据集是一个经典的机器学习数据集，非常适合用来入门。

鸢尾花

根据前面的基础知识，可以开始第一个神经网络的搭建，主要学习的资料西安科技大学：神经网络与深度学习——TensorFlow2.0实战，北京大学：人工智能实践Tensorflow笔记

TensorFlow2.0入门学习笔记(5)——构建第一个神经网络，鸢尾花分类问题(附源码)

1.问题背景

问题描述

人们通过经验总结出的

鸢尾花2020-04-22 14:51:39

可以看到，在鸢尾花数据集中二分k-medoids的效果比k-means要差，这是因为鸢尾花数据集的分布规律体现不出k-medoids的优势，在因此针对不同数据分布选取不同的聚类方法十分重要。

另外，基于密度的dbscan在鸢尾花数据中表现最差，一部分是因为数据的分布不利于密度聚类，还有一部分原因是调参

常见API

这里有我们上篇博客提到的DKTree，还有最基本的KNeighborsClassifier(用于分类)和 KNeighborsRegressor(用于回归)，这里列出常见的参数：

参数

KNeighborsClassifier / KNeighborsRegressor

weights

样本权重，可选参数: uniform(等权重)、distance(权重和距离

3.K均值算法2020-04-16 22:05:09

2.自主编写K-means算法 ，以鸢尾花花瓣长度数据做聚类，并用散点图显示

3 用sklearn.cluster.KMeans，鸢尾花花瓣长度数据做聚类，并用散点图显示.

4 鸢尾花完整数据做聚类并用散点图显示.

5 想想k均值算法中以用来做什么？

K-均值算法(K-Mean)是指中

3.K均值算法2020-04-16 22:03:58

1). 扑克牌手动演练k均值聚类过程：>30张牌，3类

2). *自主编写K-means算法 ，以鸢尾花花瓣长度数据做聚类，并用散点图显示。(加分题)

3). 用sklearn.cluster.KMeans，鸢尾花花瓣长度数据做聚类，并用散点图显示.

4). 鸢尾花完整数据做聚类并用散点图显示.

5).想想k均值算法中

机器学习3 K均值算法2020-04-16 10:57:26

1). 扑克牌手动演练k均值聚类过程：>30张牌，3类

1.聚类中心为11,7,3分为3组

2.计算均值9得出均值为12,7,3

3.以12,7,3为聚类中心重新计算

得出均值不变，则成功。

3). 用sklearn.cluster.KMeans，鸢尾花花瓣长度数据做聚类，并用散点图显示.

4). 鸢尾花完整数据做

鸢尾花识别2020-04-16 09:37:31

任务描述

使用sklearn完成鸢尾花分类任务。

鸢尾花数据集是一类多重变量分析的数据集。通过花萼长度，花萼宽度，花瓣长度，花瓣宽度4个属性预测鸢尾花卉属于(Setosa，Versicolour，Virginica)三个种类中的哪一类(其中分别用0，1，2代替)。

数据集中部分数据与标签如下图所示：

DecisionT

3.k均值的算法2020-04-16 09:01:01

一、课堂练习

# 课堂练习

from sklearn.datasets import load_iris

# 导入鸢尾花数据

iris=load_iris()

iris

iris.keys()

data=iris['data'] #鸢尾花数据

target=iris.target #标签,属于哪一种花

iris.feature_names #特征名：花萼长度、花萼宽度、花瓣长度、花瓣宽度

# 'sepal l

3.K均值算法2020-04-15 23:00:29

作业：

1). 扑克牌手动演练k均值聚类过程：>30张牌，3类

①随机在扑克牌中抽取30张牌，当中取3张聚类中心10，5，2 进行分

②计算三堆牌的平均值分别为10.5，5.5，2。

③以11，6，2为新的聚类中心来分类

④计算平均值，均值不变，分类结束。

2). *自主编写K-means算法 ，以鸢尾花花瓣长度数据做聚类

3.K均值算法2020-04-15 20:52:12

1). 扑克牌手动演练k均值聚类过程：>30张牌，3类

随机抽出三张牌进行分类

2   8   Q

取分类中的均值进行分类

3). 用sklearn.cluster.KMeans，鸢尾花花瓣长度数据做聚类，并用散点图显示.

4). 鸢尾花完整数据做聚类并用散点图显示.

5).

用PCA对鸢尾花数据集降维并可视化2020-04-14 21:03:32

上篇博客中，我们介绍了并用代码实现了PCA算法，本篇博客我们应用PCA算法对鸢尾花数据集降维，并可视化。下文代码来自MOOC网的《Python机器学习应用》课程。

import matplotlib.pyplot as plt

from sklearn.decomposition import PCA

from sklearn.datasets import load_iris

data =

1、问题简述

假设有一名植物学爱好者对她发现的鸢尾花的品种很感兴趣。她收集了每朵鸢尾花的一些测量数据：

花瓣的长度和宽度以及花萼的长度和宽度，所有测量结果的单位都是厘米。

她还有一些鸢尾花的测量数据，这些花之前已经被植物学专家鉴定为属于 setosa、versicolor

鸢尾花决策树分类及可视化2020-01-16 16:44:28

鸢尾花数据集简介

Iris数据集作为入门经典数据集。Iris数据集是常用的分类实验数据集，早在1936年，模式识别的先驱Fisher就在论文The use of multiple measurements in taxonomic problems中使用了它 (直至今日该论文仍然被频繁引用)。

Iris也称鸢尾花卉数据集，是一类多重变量分

.net 机器学习2019-12-28 21:52:57

ML.NET 专门为.NET开发者提供了一套跨平台的开源的机器学习框架。

ML.NET支持.NET开发者不需要过度专业的机器学习开发经验，就能轻松地训练自己的模型，并且嵌入到自己的应用中。一切尽在.NET之中。ML.NET早期是由Microsoft Research开发，近十年来逐步集成到一个大体系中被众多Micros

机器学习2019-10-08 22:08:06

第一章：机器学习基础

01 机器学习

第二章：监督学习

01 感知机

02 感知机原始形式(鸢尾花分类)

03 感知机对偶形式(鸢尾花分类)

04 线性回归

05 scikit-learn库之线性回归

06 普通线性回归(波斯顿房价预测)+特征选择

07 多元线性回归(波士顿房价预测)

08 多项式回归(波士顿房价预测

首先对数据进行读取与处理

然后实现KNN分类算法

上边是把原始数据集切割为测试集和训练集，然后创建KNN对象进行训练和测试

python 机器学习基础(一)2019-09-07 17:35:55

前言

本博客主要是记录一些学习《python 机器学习基础》的心得 ，通过记录博客来作为输出，希望能够和大家一起分享知识。代码编写环境是直接安装的Anaconda,在 Jupyter Notebook上实现的，对于小白来说很友好，省事

后面的内容主要是从书中的 1.7 第一个应用：鸢尾花分类开始记录，因

TensorFlow实践2019-08-04 18:50:51

TensorFlow实践

任务一：拟合曲线

任务二：利用softmax对MNIST手写字体进行识别

任务三：利用BP神经网络进行鸢尾花数据集分类

https://nbviewer.jupyter.org/github/wfshhebau/Test_ipynb/blob/master/tenserflow.ipyn

上一篇博文我们介绍了ML.NET 的入门：

ML.NET技术研究系列1-入门篇

本文我们继续，研究分享一下聚类算法k-means.

一、k-means算法简介

k-means算法是一种聚类算法，所谓聚类，即根据相似性原则，将具有较高相似度的数据对象划分至同一类簇，将具有较高相异度的数据对象划分至不同类簇。

1. k