鸢尾花第14页

【Matlab】基于人工神经网络ANN实现多分类预测（Excel可直接替换数据）

测试数据集3.替换数据4.训练图5.混淆矩阵5.对比结果6.代码及注释1.算法简介ANN人工神经网络机器学习|深度学习算法模型——人工神经网络(ANN)智能计算：人工神经网络（ANN）2.测试数据集ris鸢尾花数据集内包含

敲代码两年半的练习生·2023-01-17 16:07

虚心求知的熊·2023-01-17 12:43

机器学习导入数据的方法

以鸢尾花数据集为例：#(1)使用python标准库导入fromcsvimportreaderfilename='iris.csv'withopen(filename,'rt')asraw_data:readers

poptar·2023-01-16 13:52

了解tf.keras中模型训练验证的相关方法

黑马程序员官方·2023-01-16 11:07

逻辑回归实现鸢尾花分类

fromsklearn.datasetsimportload_irisimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltfromsklearn.metricsimportclassification_reportiris=load_iris()#print(iris)print(iris['target_names'])#分类名称data=iris.data#样

是忘生啊·2023-01-16 09:51

KNN算法(附鸢尾花分类实现)

1.k近邻算法k近邻学习(K-NearestNeighbor,简称KNN)学习是一种常用的监督学习方法，其工作机制非常简单：给定测试样本，基于某种距离度量找出训练集中与其距离最近的k个样本，然后通过这k个邻居样本来进行预测，那种类别的邻居数量多，这个测试样本就被认为是那个类别的。与“投票”较为类似。下图是一个KNN的二分类问题的一个实列，可以看出k的取值不同，测试样本的分类也会不同，但都是基于他的

是忘生啊·2023-01-16 09:51

刚刚涉足神经网络，基于TensorFlow2.0以实现鸢尾花分类为例总结神经网络代码实现的几个步骤，附代码详细讲解

前言总体来看，一个简单的神经网络，在准备数据和参数定义后就已经被搭建起来了，这便是神经网络的骨架。我们后面补入的参数优化是为了让这个神经网络能够朝着我们希望的方向进行迭代，最后能获取到符合我们预期的参数，如果把整个神经网络闭嘴一个完整的人的话，骨架已经有了，参数优化就附着在上面的皮肉，我们想胖，想瘦即是调整皮下脂肪含量，想胖则Lossfunction变大，想瘦则Lossfunction变小（默认精

阳阳的小笔记本·2023-01-16 08:18

基于TensorFlow2搭建神经网络实现鸢尾花iris.txt分类

分三步：本地读取鸢尾花数据集搭建神经网络优化本地读取鸢尾花数据集读取本地数据集的两种方法读取本地数据集有两种方法：（1）利用pandas中的函数读取，并处理成神经网络需要的数据结构pd.read_csv

如何原谅奋力过但无声·2023-01-16 06:27

决策树之鸢尾花分类

第5天-决策树鸢尾花分类决策树（Decisiontree）是一种非参数的有监督学习方法，它能够从一系列有特征的和标签的数据中总结出决策规则，并以树状图的结构来呈现这些规则，以解决分类和回归问题。

一颗西柚子·2023-01-15 15:41

基于支持向量机的实验分析

文章目录一、支持向量机1、支持向量机的效果2、软间隔二、非线性支持向量机三、核函数四、参考文献一、支持向量机1、支持向量机的效果选择鸢尾花数据集的其中两个特征，并且只对“SETOSA”和“VERSICOLOR

心️升明月·2023-01-15 14:46

学习笔记 - 决策树

10.12学习笔记-决策树学习了分类和回归问题下的决策树模型，手写决策树结构一、决策树处理分类问题-鸢尾花1.数据处理&划分数据集#引入包fromsklearn.treeimportDecisionTreeClassifierfromsklearn.treeimportDecisionTreeRegressorfromsklearn.treeimportplot_treefromsklearn.d

老龙QAQ·2023-01-15 08:38

分类问题学习笔记-决策树

文章目录决策树案例:原理：基于信息论的三种决策树算法：1、ID3算法**信息熵:****案例：**ID3算法的不足2、C4.5算法3、CART算法优点：缺点：关于剪枝：python鸢尾花案例：决策树案例

带问号的小朋友·2023-01-15 08:32

《统计学习方法(第二版)》学习笔记第二章感知机代码实现

数据集采用的是经典的鸢尾花数据集，sklearn.datasets中提供了鸢尾花数据集的接口可以直接使用，当然还有其他更多的数据集可以用来进行实验，比如非常有名的用于机器学习的数据库UCI，其中也包含了鸢尾花数据集

忆殇DR·2023-01-13 22:54

C-Means（C均值）模糊聚类和最大最小距离法

IRIS也称鸢尾花卉数据集，是一类多重变量分析的数据集。数据集总共包含150个数据样本，共分为三类，每类各有50个数据，且每个数据包含4个属性。

Elite_H·2023-01-13 19:25

python鸢尾花iris机器学习分类器分类

1.简介这篇文章主要是介绍了python基于sklearn库使用不同的机器学习分类器对鸢尾花iris数据集进行分类。

Lizhi_Tech·2023-01-13 09:07

基于Logistic回归模型对鸢尾花数据集的线性多分类

文章目录一、实验说明二、鸢尾花数据集线性多分类三、参考一、实验说明实验环境Anaconda+python3.6+jupyter实验内容使用Logistic回归模型对鸢尾花数据集进行线性多分类、可视化显示和测试精度

在下摸鱼怪·2023-01-13 08:41

Iris鸢尾花数据集的逻辑回归分析

逻辑回归分析(LogisticRegression)是一种用于解决二分类(0or1)问题的机器学习方法，是一种广义的线性回归分析模型。逻辑回归的原理是在线性回归的基础上加了一个Sigmoid函数(非线性)映射，即把线性回归函数的结果y,放到Sigmod函数中去。逻辑回归解决分类问题，输出离散值，而线性回归解决回归问题，输出连续值。[关键技术]逻辑回归，调用sklearn.linear_model模

爱打羽毛球的小怪兽·2023-01-13 08:08

机器学习——鸢尾花分类之网格搜索与交叉验证

（一)交叉验证：交叉验证(Cross-validation)主要用于建模应用中，例如PCR、PLS回归建模中。在给定的建模样本中，拿出大部分样本进行建模型，留小部分样本用刚建立的模型进行预报，并求这小部分样本的预报误差，记录它们的平方加和。其实用小编的大白话来讲就是，将训练集单独拿出，分为n等分，然后拿出其中一份作为验证集，其余的作为训练集，最后我们想要的就是让每份都作为一次验证机，这样我们就会得

来来新视界·2023-01-13 07:00

机器学习交叉验证和网格搜索案例分析

目录1什么是交叉验证(crossvalidation)1.1分析1.2为什么需要交叉验证2什么是网格搜索(GridSearch)3交叉验证-网格搜索API：4鸢尾花案例增加K值调优5Facebook签到的位置预测

赵广陆·2023-01-13 07:57

机器学习入门：逻辑回归-2

机器学习入门：逻辑回归1、实验描述本实验主要内容是，通过使用pandas对鸢尾花数据集进预处理，根据预处理数据建立logisticsregression模型，并训练模型，再利用训练出来的模型做预测，并最终使用图形的方式展示预测结果

奔腾游子·2023-01-11 19:15

python读取与写入csv,txt格式文件

将csv文件中的数据直接读取为dict类型和DataFrame是非常方便也很省事的一种做法，以下代码以鸢尾花数据为例。

林尧彬·2023-01-11 18:25

实例：【基于逻辑回归的鸢尾花二分类和三分类问题】

基于逻辑回归的鸢尾花二分类和三分类问题一、问题描述及数据集获取二、逻辑回归1.概述2.应用3.LogisticRegression回归算法4.sklearn逻辑回归API三、代码实现及分析1.导入库2.

有品位的小丑·2023-01-10 13:52

随机森林实战（分类任务+特征重要性+回归任务）（含Python代码详解）

1.随机森林-分类任务我们使用随机森林完成鸢尾花分类任务：第一步，导入我们可能需要的包：fromsklearn.datasetsimportload_irisfromsklearn.model_selectionimporttrain_test_splitfromsklearn.ensembleimportRandomForestClassifierimportnumpyasnpfrommatpl

旅途中的宽~·2023-01-10 12:43

机器学习分类算法以Iris DataSet鸢尾花数据集为例

机器学习分类算法以IrisDataSet鸢尾花数据集为例简介Iris数据集是常用的分类实验数据集，由Fisher,1936收集整理。Iris也称鸢尾花卉数据集，是一类多重变量分析的数据集。

Terrances·2023-01-10 09:30

python学习：使用KNN最邻近分类算法进行iris数据集分析

而iris数据集包括150朵、三类（setosa、versicolor、virginica）鸢尾花的花萼和花瓣长度宽度的数据。

须佐麒麟·2023-01-09 14:29

【python机器学习】感知器算法（基于鸢尾花数据集实现）

其模拟生物上的神经元结构感知器是一个二分类器，净输入为：z=W.T*X=w0+w1x1+w2x2+w3x3+…+wnxn然后通过激活函数将z映射[-1,1](与阈值theta比较)算法内部只用梯度下降数据集资源本文基于鸢尾花数据集实现数据集

如是我闻__一时__·2023-01-09 14:25

机器学习之朴素贝叶斯：Naive Bayesian(二、算法案例)

一、鸢尾花数据集朴素贝叶斯实现#导入算法包以及数据集fromsklearn.datasetsimportload_irisfromsklearn.model_selectionimporttrain_test_splitfromsklearn.metricsimportclassification_report

梅菜扣肉鱼丸粗面·2023-01-09 11:02

人工智能导论实验——前馈神经网络

2）中级实验：①鸢尾花分类任务对比实验。实验步骤1.手写体图像识别实验1）处理需要的数据集，这里使用了MNIST数据集。2）定义一个网络，这里我们使用LeNet网络。3）定义损失函数和优化器。

Recursi·2023-01-09 06:17

机器学习100天（二十八）：028 K近邻分类算法-Python实现

iris数据集是常用的分类实验数据集，iris也称鸢尾花数据集，数据集包含150个数据样

红色石头Will·2023-01-08 11:08

pytorch神经网络对Excel数据集进行处理2.0（读取，转为tensor格式，归一化），并且以鸢尾花（iris）数据集为例，实现BP神经网络

其中SummaryWriter使用方法看SummaryWriter，同时增加了独热编码方法：我将以鸢尾花数据集作为例子进行展示：可以看到鸢尾花数据集有四个特征，分别是0，1,2，3，label是鸢尾花种类

<编程路上>·2023-01-08 08:22

基于SVM的鸢尾花数据集不同特征的分类

基于SVM的鸢尾花数据集不同特征的分类前言：CSDN就是毒瘤，已转向博客园，博客园主页https://www.cnblogs.com/ClarkGable/文末附python代码importnumpyasnpfrommatplotlibimportcolorsfromsklearnimportsvmfromsklearn.svmimportSVCfromsklearnimportmodel_sel

饮冰未·2023-01-08 08:21

【学习笔记】利用chatGPT入门机器学习（附代码）

1.线性回归的例子：从简单到复杂1.使用随机森林分类器对鸢尾花数据集进行分类2.使用支持向量机分类器对乳腺癌数据集进行分类以下所有内容均是chatGPT的输出结果。

Almond_02·2023-01-07 18:01

【Python机器学习基础教程】第一张引言知识总结及代码总结

第一个实例：鸢尾花分类#鸢尾花分类importnumpyasnpimportpandasaspdimportmglearnfromsklearn.datasetsimportload_iris#加载数据

不学完买不起新衣服·2023-01-07 13:57

分类:一个简单的决策树例子

ml.bbbdata.com/teach#93目录一.问题二.流程与代码(一)流程(二)代码(三)输出一个简单的决策树例子(附python代码)----实现CART分类树(回归树查看文末链接)一.问题现已采集150组鸢尾花数据

老饼讲解机器学习·2023-01-07 12:33

鸢尾花分类_Python学习之knn实现鸢尾花分类

importpandasaspdfromsklearnimportneighbors,datasets#导入数据集，数据集sklearn自带，X与y一一对应dataset=datasets.load_iris()#获取鸢尾花前两列花萼长度和花萼宽度

Truffer·2023-01-07 12:33

Python 机器学习简单实例：KNN预测鸢尾花分类

读研太忙了才发现一年没更新，就以当初学习机器学习的一个简单例子作为一个新的开始吧。以下为正文。一、安装sklearn库执行以下命令安装，注意：在此之前需要提前安装numpy、matplotlib、scipy库pipinstallscikit-learn如果速度较慢可更换国内镜像源，例如清华镜像源pipconfigsetglobal.index-urlhttps://pypi.tuna.tsingh

榆落同学·2023-01-07 12:02

原生Python实现KNN分类算法，用鸢尾花数据集

实现KNN算法作业题目原生Python实现KNN分类算法，用鸢尾花数据集。

小yang爱敲代码·2023-01-07 12:02

我的python笔记之鸢尾花种类预测实现

1、什么是鸢尾花数据集鸢尾花数据集是Python中自带的一种数据集，也是我们平常实验中常用的分类实验数据集，由Fisher,1936收集整理。

JunQiuPython·2023-01-07 12:32

Tensorflow三种建模方式实例（鸢尾花卉数据集）

一、顺序模型fromsklearnimportdatasetsimportnumpyasnpimporttensorflowastffromtensorflow.kerasimportlayersiris=datasets.load_iris()data=iris.datalabels=iris.targetdata=np.concatenate((data,labels.reshape(150,

小鹿~·2023-01-07 11:56

R语言--数据挖掘5---探索性聚类分析

数据分为两个部分，一个是R语言自带的鸢尾花的数据；以及航空公司客户信息的数据air_data.csv介绍原理。主要介绍两种聚类分析的方法，k-means聚类和层次聚类法。案例分析。

小果一粒沙·2023-01-06 11:47

[SQL Server玩转Python] 三.SQL Server存储过程实现Python鸢尾花决策树训练及预测

Eastmount·2023-01-06 11:12

【XGBoost】XGBoost实战俩小实验

目录1.导包2.鸢尾花分类3.波士顿房价回归4.完整代码1.导包先导包：importtimeimportxgboostasxgbfromxgboostimportplot_importance,plot_treefromsklearn.datasetsimportload_irisfromsklearn.model_selectionimporttrain_test_splitfromsklear

死亡只在一瞬间·2023-01-05 20:04

Python 机器学习4：sklearn 分类算法

1.数据集划分sklearn为我们提供了datasets模块，其中包括很多经典的数据集：fromsklearnimportdatasets这里我们查看鸢尾花分类的数据集，其中包括特征值和目标值。

刘元职业车队·2023-01-05 12:53

np.random.permutation函数

目录一:函数介绍二:实例2.1直接处理数组或列表数2.2间接处理：不改变原数据（对数组下标的处理）2.3实例：鸢尾花数据中对鸢尾花的随机打乱(可以直接用）一:函数介绍np.random.permutation

<阿睿>·2023-01-05 10:57

(NO.1)利用sklearn进行鸢尾花分类

文章目录利用sklearn进行鸢尾花分类preheat联库版本查询practicesummary利用sklearn进行鸢尾花分类preheat联库sklearn是基于Numpy和Scipy的机器学习库，

松阁~·2023-01-05 02:35

密度峰值聚类算法

计算数据点两两之间的距离3.3找到密度计算的阈值dc3.4计算每个点的局部密度3.5找到距离其最近的点的距离3.6选择聚类中心3.7对除聚类中心的点进行聚类3.8代码汇总4.实验4.1人造数据集4.2鸢尾花数据集总结参考文献前言

null_one·2023-01-05 02:55

【笔记】【机器学习基础】1.7 鸢尾花分类

1.7鸢尾花分类问题背景：鸢尾花有三个品种1.setosa2.versicolor3.virginica目标：构建模型，从已知数据中预测新的鸢尾花的品种（三分类问题）监督学习问题：从已知到未知类别：可能的输出

'VeNus·2023-01-03 11:17

深度学习基础：数据集及其拆分（类别标签、数据集与有监督学习、留出法、K折交叉验证、分层抽样策略、网络搜索调超参数）

1鸢尾花数据集2数据集的数学表示3类别标签（groundtruth、goldstandard）4数据集与有监督学习5训练集、测试集的拆分6训练集测试集拆分（留出法）7K折交叉验证8分层抽样策略（Stratifiedk-fold

xMathematics·2023-01-03 08:21

python根据品种散点图鸢尾花_SPSS分析技术：典型判别分析；由鸢(yuan)尾花分类发展而来的分析方法...

前面介绍的因子分析和聚类分析都是围绕变量进行的分析，这里的变量不分因变量和自变量。因子分析通过变量结构的研究，达到降低维度的目的，使数量很多的变量浓缩成少量的互相独立的公因子，简化了后续的分析；聚类分析通过研究个案(记录)共有的属性变量，依据它们之间距离的远近，将数量众多的个案(记录)分成几个类型。判别分析有很多类型，今天介绍的是典型判别分析，从分析原理来看，其与因子分析类似；从模型结构来看，则与

weixin_39637397·2023-01-02 12:42

人脸识别与美颜算法实战-基于机器学习的人脸识别

鸢尾花分类#-*-coding:UTF-8-*-#导入数据集fromsklearn.datasetsimportload_irisiris=load_iris()#标签，和特征X=iris.datay=

南妮儿·2023-01-02 12:35

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