IRIS

XTDRONE：ego_planner三维运动规划

ros常用消息类型：https://blog.csdn.net/xhtchina/article/details/119707553iris_0_ego_transfer话题在~/XTDrone/motion_planning
dueen1123·2022-12-10 18:16

Iris: 比ScanContext更加精确高效的激光回环检测方法（IROS 2020）

论文阅读《LiDARIrisforLoop-ClosureDetection》（IROS2020Oral）代码已开源:https://github.com/JoestarK/LiDAR-IrisIRIS
Tom Hardy·2022-12-10 16:25

用sklearn简单实现KNN和KMeans

数据集：使用sklearn自带的iris数据集，该数据集包含某种花类的观察数据，包括四个特征，花有三类。
FlyingApe·2022-12-10 12:23

kmeans算法python实现（iris数据集）

首先从sklearn里面载入iris数据集如下所示Sepal_LengthSepal_WidthPetal_LengthPetal_WidthSpecies05.13.51.40.2014.93.01.40.2024.73.21.30.2034.63.11.50.2045.03.61.40.20
qq_652530495·2022-12-10 12:50

鸢尾花分类预测实验（机器学习）

继而完成预测和分类鸢尾花的分类和预测大概分为如下几个步骤（1）准备训练数据（2）切分数据集（3）数据归一化/标准化（对其正态分布转化）（4）对数据集的训练和预测（多轮交叉验证）（5）验收结果1）准备训练数据#鸢尾花数据集加载iris
郝郝学习_郝郝爱自己·2022-12-10 08:12

随机森林算法的Python实现

它几乎可以将任何数据填进去，下文使用鸢尾花数据进行分类和预测环境python3.8数据集鸢尾花数据集defdataset(self):iris=load_iris()feature=pd.DataFrame
一加六·2022-12-09 23:20

#python机器学习#随机森林（算法介绍+iris实例代码）

python机器学习-随机森林随机森林算法原理 随机森林分类器最早由LeoBreiman和AdeleCutler提出，指的是利用多棵树对样本进行训练并预测的一种分类器。采用的原理是“集思广益”，当一颗决策树的预测效果不稳定时，采用多颗决策树构成“森林”的思想来提高模型的决策能力。随机森林的建模步骤（X-MIND）从分叉树的角度（图片取自百度百科）机器学习随机森林接口介绍fromsklearn.en
更更-python·2022-12-09 23:49

聚类算法实验常用数据集

二、UCI真实数据集包含了10个数据集DatasetDimensionsClustersiris43w
一路冰雨·2022-12-09 20:11

python进行训练集、验证集、测试集切分-train_data, dev_data,test_data

程式如下：注意：csv文档必须要有表头#随机切开资料importcsvimportosimportnumpyasnp'''将iris.csv中的数据分成train_iris和test_iris两个csv
liguo_yao·2022-12-09 04:12

决策树代码

包需要预先下载再导入部署失败的话记得改路径即可orz决策树实例：对鸢尾花数据集进行分类importnumpyasnpimportsklearn.treefromsklearn.datasetsimportload_irisfromsklearn.model_selectionimporttrain_test_split
kkasdfkk·2022-12-09 01:01

【论文笔记】SPAN: Spatial Pyramid Attention Network for Image Manipulation Localization

https://www.ecva.net/papers/eccv_2020/papers_ECCV/papers/123660307.pdf源码链接：https://github.com/ZhiHanZ/IRIS0
Deep_Lnna·2022-12-08 15:12

老白AI算法入门：手写四层BP神经网络解决IRIS分类问题（python）

一、IRIS数据集鸢尾花数据集是UCI中最常被利用的数据集。结构简单，共150条数据，不需要清洗。每条数据包括四个属性特征和一个标签。
向太阳的舒肤佳·2022-12-08 10:19

BP神经网络的分类

第0节、引例本文以Fisher的Iris数据集作为神经网络程序的测试数据集。Iris数据集可以在http://en.wikipedia.org/wiki/Iris_flower_data_set找到。
hyf_1967·2022-12-08 10:30

sklearn学习笔记SVM 之 自定义Kernel

推荐阅读：功能强大的Python包sklearn概述机器学习可使用的数据集介绍数据集的导入及缺失值处理本次实验主要是自定义一个内核Kernel函数，然后使用sklearn.datasets自带的鸢尾花Iris
SanyiRouROU·2022-12-08 06:11

机器学习笔记5-Tensorflow高级API之tf.estimator

还记得之前的文章《机器学习笔记2-sklearn之iris数据集》吗？本文也将使用tf.estimator改造该示例。本文代码都是基于API版本r1.4。
weixin_30920513·2022-12-07 22:53

KNN（最邻近算法）

KNN（最邻近算法）时间：2022/5/4目录KNN（最邻近算法）0.数据集分析1.算法思想2.算法流程：3.代码部分4.运行结果5.优化思考0.数据集分析测试使用的数据集为经典的鸢尾花数据集iris.
木桷·2022-12-07 21:19

朴素贝叶斯算法（Naive Bayes）

NaiveBayes）0.数据集分析1.算法介绍1.1朴素贝叶斯1.2拉普拉斯平滑（Laplaciansmooth）1.3数值属性的计算2.算法流程3.算法实现完整代码0.数据集分析数值属性数据集依旧是采用鸢尾花iris
木桷·2022-12-07 21:19

matlab自带kfcm函数,KFCM算法的matlab程序

KFCM算法的matlab程序在“聚类——KFCM”这篇文章中已经介绍了KFCM算法，现在用matlab程序对iris数据库进行简单的实现，并求其准确度。
鬼游·2022-12-07 17:54

数据预处理入门

导入鸢尾花数据集的代码如下：fromsklearn.datasetsimportload_iris#导入IRIS数据集i
shiinerise·2022-12-07 13:43

纯numpy实现LogisticRegression逻辑回归多分类任务-鸢尾花多分类，带解释

代码importpandasaspdimportnumpyasnpfromsklearn.datasetsimportload_irisfromsklearn.model_selectionimporttrain_test_splitdefcreate_data
Xurui_Luo·2022-12-07 06:55

python实现数据挖掘——分类

决策树分类importpandasaspdfromsklearn.model_selectionimporttrain_test_splitfromsklearnimportdatasetsiris=datasets.load_iris
Kentos(acoustic ver.)·2022-12-07 01:42

kNN原理与python应用

文章目录0.原理1.应用-Iris数据集查看数据数据拆分为训练集与测试集观察数据-可视化kNN-model评估模型-使用测试集，进行结果对比进行预测2.模型复杂度和泛化能力之间的关系-乳腺癌数据集3.kNN
wbing96·2022-12-06 13:36

鸢尾花数据种类预测、分析与处理、scikit-learn数据集使用、seaborn作图及数据集的划分

一、鸢尾花种类预测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鸢尾花数据集包含了4个属性（特征值）Sepal.Length
learning-striving·2022-12-06 13:00

[R]_使用算法模型填充NA值（以线性回归为例）

这里以R里著名的iris数据集为例。
吃过了没·2022-12-05 23:45

梯度下降和逻辑回归例子(Python代码实现)

importnumpyasnpimportpandasaspdimportosdata=pd.read_csv("iris.csv")#这里的iris数据已做过处理m,n=data.shapedataMatIn
hllingg·2022-12-05 13:26

seaborn学习笔记（五）：绘制多子图

]:importnumpyasnpimportpandasaspdimportmatplotlib.pyplotaspltimportseabornassnsIn[2]:sns.set()In[3]:iris
奥辰_·2022-12-05 12:52

[Python Debug]Kernel Crash While Running Neural Network with Keras|Jupyter Notebook运行Keras服务器宕机原因及解决...

结果连最简单的一层神经网络都运行不了，更奇怪的是我先用iris数据集跑了一遍并没有任何问题，但是用老师给的fashionmnist一运行服务器就提示挂掉重启。
weixin_30815427·2022-12-05 11:24

python与机器学习降维：PCA实现高维数据可视化和NMF人脸数据特征提取

sklearn相关工具包importmatplotlib.pyplotaspltfromsklearn.decompositionimportPCAfromsklearn.datasetsimportload_iris
Cachel wood·2022-12-05 08:54

‘numpy.ndarray‘ object has no attribute ‘get_support‘解决方案

我在使用SelectKBest进行特征选择的时候，想要查看我最终选取的是哪些特征（即想看我选取的特征的列标签），但是用如下方法时，出现了报错fromsklearn.datasetsimportload_irisfromsklearn.feature_selectionimportSelectKBestfromsklearn.feature_selectionimportchi2iris
1+1=1·2022-12-05 02:32

机器学习1.如何导入csv文件

一般导数csv文件有三种方法，这里仅介绍一种numpy里的loadtxt方法的方式1.导包importnumpyasnp2.导入路径path="D:\downlond\iris_data.csv"3.用
cainiaolaoliu·2022-12-04 19:20

感知器算法实现鸢尾花数据的分类

2、测试数据csv  数据格式如下：sepallengthsepalwidthpetallengthpetalwidthclass5.13.51.40.2Iris-setosa4.931.40.2Iri
xiaolun@~200830·2022-12-04 17:13

近邻分类器的设计

目录一、实验内容及要求二、实验原理及代码1.近邻法原理及其决策规则2.k-近邻法决策规则3.剪辑近邻法4.压缩近邻法一、实验内容及要求1.使用IRIS数据集,每个类别选45个训练样本,5个测试样本,分别用最近邻法
亚也say·2022-12-04 17:11

贝叶斯分类器

一、题目:Iris也称鸢尾花卉数据集，是一类多重变量分析的数据集。
亚也say·2022-12-04 17:34

fisher线性判别python实现

题目:Iris也称鸢尾花卉数据集，是一类多重变量分析的数据集。
亚也say·2022-12-04 17:34

感知器算法实现

实验内容及要求1．实验数据：iris数据，分为三种类型：分别为w1，w2和w3类，每种类型中包括50个四维的向量，各类别出现的概率相等。
亚也say·2022-12-04 17:34

机器学习——sklearn数据集与估计器

目录数据集划分sklearn数据获取scikit-learn数据集API介绍获取数据集返回的类型sklearn分类数据集鸢尾花(iris)数据集手写数字数据集20年新闻数据集——大数据集sklearn回归数据集波士顿房价数据集糖尿病数据集
非零因子·2022-12-04 14:28

08机器学习——sklearn数据集

一般训练集占大部分训练集的目的就是为了建立模型，测试集用来评估模型，针对不同的算法评估的标准是不一样的2.sklearn数据集接口介绍3.sklearn分类数据集fromsklearn.datasetsimportload_irisli
Amelia0312·2022-12-04 14:25

在浏览器中进行深度学习：TensorFlow.js (四）用基本模型对MNIST数据进行识别

就像这个：这组数据出现在各种深度学习的入门和例子中，有点像传统机器学习中的Iris数据集。被各种使用。TensorflowJS提供了一个关于训练
weixin_34179762·2022-12-04 09:15

决策树 java iris_用决策树(CART)解决iris分类问题

首先先看Iris数据集Sepal.Length——花萼长度Sepal.Width——花萼宽度Petal.Length——花瓣长度Petal.Width——花瓣宽度通过上述4中属性可以预测花卉属于Setosa
戳你的小心脏·2022-12-04 09:44

NNDL实验5

深入研究鸢尾花数据集画出数据集中150个数据的前两个特征的散点分布图：这里是借用的代码：只使用了前两个标签的数据df=pd.read_csv('Iris.csv',usecols=[1,2,3,4,5]
mmmooonnneeeyyy·2022-12-04 09:39

在浏览器中运行 TensorFlow.js 来训练模型并给出预测结果（Iris 数据集）

文章目录开发环境构建第一个TensorFlow.js模型构建鸢尾花数据集分类器References在《TensorFlowLite是什么？用TensorFlowLite来转换模型（附代码）》中我们已经介绍了可以帮助TensorFlow模型在移动设备以及嵌入式设备中运行的TensorFlowLite，TensorFlow生态系统中还包括TensorFlow.js，它可以帮助我们使用现成的JavaSc
_SeeUtoday_·2022-12-04 09:27

Spark SQL实验：鸢尾花、影评数据集分析存储

一、实验描述鸢尾花数据集分析数据集信息如下：iris.csv的各特征列为花萼长度(sepal_length)、花萼宽度(sepal_width)、花瓣长度(petal_length)、花瓣宽度(petal_width
珞清殇·2022-12-04 08:49

【R语言】方差分析

#载入示例数据data(iris)#载入包library(tidyverse)library(lme4)#生成个体idiris$ID1.96indicatesthatp%+geom_boxplot(position
c34d·2022-12-03 16:37

scikit-learn 中 SVM 的使用

importnumpyasnpfromsklearnimportdatasetsfromsklearn.pipelineimportPipelinefromsklearn.preprocessingimportStandardScalerfromsklearn.svmimportLinearSVC#sklearn自带数据iris
小何才露尖尖角·2022-12-03 16:57

基于麻雀优化的BP神经网络（分类应用） - 附代码

基于麻雀优化的BP神经网络（分类应用）-附代码文章目录基于麻雀优化的BP神经网络（分类应用）-附代码1.鸢尾花iris数据介绍2.数据集整理3.SSA优化BP神经网络3.1BP神经网络参数设置3.2麻雀算法应用
智能算法研学社（Jack旭）·2022-12-03 06:03

深度学习：基础概念陈述及P-R曲线绘制案例(Python)

dataset)2.1数据集的数学表示2.2训练集和测试集2.3数据集拆分方法2.4网格搜索三.分类问题及性能度量3.1分类问题3.2性能度量四.回归问题及性能度量4.1回归问题4.2性能度量五.案例:绘制Iris
这也是计划的一部分·2022-12-03 05:34

随机森林分类给出每一个类别的概率

fromsklearn.datasetsimportload_irisfromsklearnimporttreefromsklearn.ensembleimportRandomForestClassifierimportnumpyasnpimportgraphvizx
WilliamCHW·2022-12-03 00:07

【Pandas】Pandas数据分析题

Chipotle快餐数据数据的过滤和排序(探索2012欧洲杯数据)探索酒类消费数据探索1960-2014美国犯罪数据合并--探索虚拟姓名数据统计--探索风速数据时间序列--探索Apple公司股价数据删除--探索Iris
飝鱻.·2022-12-03 00:50

R语言聚类分析

层次聚类这里主要使用R自带的聚类分析功能，不用指定类别的数目hclust()**(1)pvclust生成碎石图、P值和突出显示的方框**在线案例1在线案例2数据预处理鸢尾花数据：根据花萼和花瓣的长度进行归类Iris
来臻·2022-12-02 15:11

CLIP 论文学习笔记《Learning Transferable Visual Models From Natural Language Supervision》

arxiv.org/abs/2103.00020作者：AlecRadford,JongWookKim,ChrisHallacy,AdityaRamesh,GabrielGoh,SandhiniAgarwal,GirishSastry
我说你别说·2022-12-02 13:25
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