一、关于鸢尾花数据的爬取很多人在学习KNN分析鸢尾花数据时都疑惑如何获取鸢尾花的数据，这里如果看过我之前有关于爬虫的文章可能就很好理解了，其实这就是一个简单的爬虫操作爬取数据。下面是对于的相关代码：import requests
url='https://www.gairuo.com/file/data/dataset/iris.data'
response =requests.get(url=u
做一个logitic分类之鸢尾花数据集的分类Iris 鸢尾花数据集是一个经典数据集，在统计学习和机器学习领域都经常被用作示例。数据集内包含 3 类共 150 条记录，每类各 50 个数据，每条记录都有 4 项特征：花萼长度、花萼宽度、花瓣长度、花瓣宽度，可以通过这4个特征预测鸢尾花卉属于（iris-setosa, iris-versicolour, iris-virginica）中的哪一品种。首先
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2023-12-13 08:35:39
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原标题：Python数据可视化-Iris鸢尾花数据报告首先介绍一下Iris鸢尾花数据集，内容摘自百度百科：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。数据集包含150个数据集，分为3类，每类50个数据，每个数据包含4个属性。可通过花萼长度，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，Ve
KNN算法解决鸢尾花分类案例本文分别通过KNN底层算法实现和sklearn中的KNeighbors Classifier（K近邻分类模拟）和对3中不同的鸢尾花的分类。一、K近邻（KNN）算法介绍二、KNN举例说明三、KNN举例计算四、KNN算法实现五、利用KNN算法实现鸢尾花分类案例案例背景说明：数据为sklearn自带的，数据集共有150条，其中数据 data代表着鸢尾花的4个特征（花萼长度，花
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2023-11-02 00:58:39
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import numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltfrom sklearn import datasetsfrom sklearn.model_selection import train_test_splitfrom
原创
2022-11-10 14:17:24
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机器学习：KNN算法对鸢尾花进行分类1.KNN算法的理解：1.算法概述KNN（K-NearestNeighbor）算法经常用来解决分类与回归问题， KNN算法的原理可以总结为"近朱者赤近墨者黑"，通过数据之间的相似度进行分类。就是通过计算测试数据和已知数据之间的距离来进行分类。如上图，四边形代表测试数据，原型表示已知数据，与测试数据最近的一个已知数据为红色的’whale’，所以对这个测试数据的预测
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2024-03-18 21:56:13
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下面将结合Scikit-learn官网的逻辑回归模型分析鸢尾花示例，给大家进行详细讲解及拓展。由于该数据集分类标签划分为3类（0类、1类、2类），很好的适用于逻辑回归模型。1. 鸢尾花数据集在Sklearn机器学习包中，集成了各种各样的数据集，包括前面的糖尿病数据集，这里引入的是鸢尾花卉（Iris）数据集，它是很常用的一个数据集。鸢尾花有三个亚属，分别是山鸢尾（Iris-setosa）、
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2023-08-07 17:01:14
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《机器学习》实验二：利用逻辑回归进行鸢尾花的分类《机器学习》实验二：利用逻辑回归进行鸢尾花的分类实验目的实验原理实验内容与要求实验器材（设备、元器件）实验步骤心得体会 《机器学习》实验二：利用逻辑回归进行鸢尾花的分类实验目的掌握逻辑回归的基本原理；了解TensorFlow框架。实验原理逻辑回归 逻辑回归，又称对数几率回归，是一种用于解决二分类问题的机器学习方法，属于机器学习中的监督学习，用于估计某
简介使用sklearn自带的鸢尾花数据集，通过kNN算法实现了对鸢尾花的分类。算法思路通过计算每个训练样例到待分类样品的距离，取和待分类样品距离最近的K个训练样例,K个样品中哪个类别的训练样例占多数，则待分类样品就属于哪个类别。核心思想如果一个样本在特征空间中的 k 个最相邻的样本中的大多数属于某一个类别，则该样本也属于这个类别，并具有这个类别上样本的特性。 该方法在确定分类决策上只依据最邻近的一
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2023-12-06 20:20:29
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鸢尾花数据分类，通过Python实现KNN分类算法。项目来源：https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectdetail/1988428数据集来源：鸢尾花数据集https://aistudio.baidu.com/aistudio/datasetdetail/912061 import numpy as np
2 import pandas as pd
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2023-07-05 22:40:30
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案例1：KNN实现鸢尾花分类为什么写本博客 前人种树，后人乘凉。希望自己的学习笔记可以帮助到需要的人。需要的基础 懂不懂原理不重要，本系列的目标是使用python实现机器学习。 必须会的东西：python基础、numpy、matplotlib和库的使用技巧。说明 完整的代码在最后目录结构 文章目录案例1：KNN实现鸢尾花分类1. 数据集介绍和划分：2. 训练集显示：3. 模型创建、训练和评估：4.
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2024-09-13 12:37:17
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数据源决定了机器学习算法，机器算法的选择好坏也决定了数据的分析质量等，因此，我们选择机器算法的时候，要首先弄懂各个机器学习数据集的优劣性，主要特点，方可着手处理，才能起到事半功倍的效果。下面随着大圣众包小编一起看看4种不同的机器学习数据集对比吧。 Iris Iris也称鸢尾花卉数据集，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（S
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2024-08-26 10:19:11
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Step1:库函数导入# 基础函数库
import numpy as np
import pandas as pd
# 绘图函数库
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns鸢尾花数据集（iris）一共包含5个变量，其中4个特征变量，1个目标分类变量。共有150个样本，目标变量为花的类别，其都属于鸢尾属下的三个亚属，分别是山鸢尾
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2024-03-18 21:48:51
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一、释义首先对Iris数据集（鸢尾花数据集）进行简单介绍：1.它分为三个类别，即Iris setosa（山鸢尾）、Iris versicolor（变色鸢尾）和Iris virginica（弗吉尼亚鸢尾），每个类别各有50个实例。2.数据集定义了五个属性：sepal length（花萼长）、sepal width（花萼宽）、petal length（花瓣长）、petal width（花瓣宽）、cla
# KNN鸢尾花分类实现指南
在这篇文章中，我们将一步一步地教你如何使用Python实现KNN（K-最近邻）算法来分类鸢尾花数据集。下面是整个项目的流程，我们会逐个步骤详细说明。
### 项目流程
| 步骤 | 描述 |
|--------|------|
| Step 1 | 导入必要的库 |
| Step 2 | 加载鸢尾花数据集 |
| Step 3 | 数据预处理 |
| Step
本文是机器学习第二节：机器学习之机器学习的可视化，第一节是飘哥：机器学习的hello world在前文中我们学习使用了决策树，作为我们的分类器，本次我们将学习如何在代码中将它可视化，从而看到他是如何在幕后工作的。分类器有很多种，你可能听到过一些比如神经网络，或是支持向量机，我们为什么首先使用决策树呢？那是因为决策树有一大特点，他们简单易读，便于理解。实际上决策树是为数不多的可解释分类
机器学习项目实战----基于鸢尾花数据集（python代码，多种算法对比：决策树、SVM、k近邻）1、项目介绍鸢尾花数据集是机器学习入门的一个十分经典的数据集，这里依然简单的介绍一下这个项目是做什么的，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。在这篇博客中，我们将在此数据集上同时构建多个机器学习
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2024-06-07 07:34:35
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一、数据集分析鸢尾花数据集保存在sklearn.datasets模块中，我们可以用load_iris函数加载数据，这个函数返回的iris对象是一个Bunch对象，与字典相似，包括键和值此处打印出iris数据集中的键值from sklearn.datasets import load_iris
iris_dataset=load_iris()
print("keys of iris_dataset
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2023-08-06 12:05:29
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一、鸢尾花数据集 鸢尾花数据集是机器学习和数据挖掘中常用的数据集之一， 该数据集共包含150个样本，其中每个样本代表了一朵鸢尾花，分别属于三个不同的品种：Setosa、Versicolor 和 Virginica。 对于每个样本，都测量了四个特征： 萼片长度（Sep
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2023-11-26 15:20:34
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前言：鸢尾花数据集是机器学习中的经典小规模数据集。通过如下实验，查阅资料和视频进行学习，将整个实验的学习心得和实验过程作出分享，希望对喜爱机器学习并入门的新手提供帮助，同时也鞭策自己稳步向前。本文主要从“实验前期的基本功课，实验过程的重要实现，实验结束的学习总结”三部分进行编写，限于文章篇幅，后续内容将在后边的博文中更新，大家可自行对应阅读：（二）实验过程的重要实现：KNN算法API： 官方说明请
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2024-05-20 22:20:31
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