目录1、鸢尾花分类问题介绍2、自主实现鸢尾花分类3、调用scikit-learn库实现鸢尾花分类1、鸢尾花分类问题介绍问题描述：一名植物学爱好者对发现的鸢尾花的品种很感兴趣。他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。他还有一些鸢尾花分类的测量数据，这些花之前已经被植物学专家鉴定为属于 setosa、versicolor 或 virginica 三个品种之一。对于这些测
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2023-08-12 21:31:47
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代码与数据请见：主要对svm支持向量机进行一些粗浅的研究，对svm的原理进行了解后，尝试编写基于matlab的svm代码，然后进行实验。主要采取matlab中自带的数据集：鸢尾花数据集，有三个类别且每个类别具有4个属性，先建立三个二分类向量机，采用K-fold（交叉验证）对数据集进行划分，获取训练数据和测试数据，使用训练集进行训练，得出超平面的方程，对测试集进行测试，最终与原标签进行比较，计算准确
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2024-01-29 02:54:58
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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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鸢尾花数据集是机器学习领域非常经典的一个分类任务数据集。它的英文名称为Iris Data Set，使用sklearn库可以直接下载并导入该数据集。数据集总共包含150行数据，每一行数据由4个特征值及一个标签组成。标签为三种不同类别的鸢尾花，分别为：Iris Setosa，Iris Versicolour，Iris Virginica。对于多分类任务，有较多机器学习的算法可以支持。本文
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2023-11-10 07:14:39
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1、鸢尾花数据iris.csviris数据集是机器学习中一个经典的数据集，由英国统计学家Ronald Fisher在1936年收集整理而成。该数据集包含了3种不同品种的鸢尾花（Iris Setosa，Iris Versicolour，Iris Virginica）各50个样本，每个样本包含了花萼长度(sepal length)、花萼宽度(sepal width)、花瓣长度(petal length
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2023-12-10 23:14:50
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原创
2022-11-22 13:33:13
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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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用Python实现LSTM鸢尾花分类
在这篇文章中，我们将讨论如何使用 Python 中的 LSTM（长短期记忆网络）算法来分类鸢尾花数据集。鸢尾花数据集是一个经典的机器学习数据集，包含了三种不同类型的鸢尾花样本。在我们的分析中，主要目标是通过 LSTM 模型来实现高效的分类。这不仅能帮助我们更好地理解 LSTM 的工作原理，还能让我们掌握如何有效地实现和优化这一模型。
> “对于初学者来说，
鸢（ yuān ）尾花种类预测使用K-Nearest Neighbor（KNN）算法对鸢尾花的种类进行分类，并测量花的特征。鸢尾花种类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。关于数据集的具体介绍：scikit-learn数据集介绍scikit-learn数据集APIsklearn.datasets加载获取流行
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2024-01-05 20:24:53
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第一个应用：鸢尾花分类需要的几个python库scikit-learn：两个 Python 包：NumPy 和 SciPy。NumPy包括多维数组、高级数学函数(比如线性代数运算和傅里叶变换)，以及伪随机数生成器。 SciPy具有线性代数高级程序、数学函数优化、信号处理、特殊数学函数和统计分布等多项功能。numpyscipymatplotlib：画图必备。绘图和进行交互式开发。matpl
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2023-10-13 18:35:33
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写在前面分类是管理学、金融学、统计学等常用的实证分析方法之一，目前，分类的方法有逻辑回归、支持向量机、贝叶斯分类、决策树、支持向量机、卷积神经网络、线性判别分类器等等。方法有很多，不同的方法适用于不同的环境，其难易度也不同。本文对k近邻算法进行实例分析，讲述在R语言中的建模过程与结果。在开始建模前，首先说一下，为什么讲k近邻算法。K最近邻(k-Nearest Neighbor，KNN)分类算法是最
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2024-06-20 10:49:20
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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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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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pytorch用多层感知机实现鸢尾花3分类（亲测可用）泪目了，家人们 我终于能交出点东西了 这是上课的要求，不能直接用库，不能用sklearn函数，必须用多层感知机！而且要3分类，太难了。鸢尾花分类是人工智能界的Hello World。各种人工智能的书籍，往往都会从鸢尾花的分类开始。下面我们将使用鸢尾花分类作为例子，来共同学习人工智能的若干基本概念。这里的人工智能，特指机器学习。iris数据集的中
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2023-11-10 22:04:00
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先上题：1.数学建模（1）使用平行轴图显示鸢尾花（iris）的四个特征数据；（2）尝试使用其他方法优化呈现（可文字叙述，选作）； 。。。。。。。 啥是鸢尾花？
Iris数据集是常用的分类实验数据集，由Fisher, 1936收集整理。
iris以鸢尾花的特征作为数据来源，常用在分类操作中。该数据集由3种不同类型的鸢尾花的50个样本数据构成。其中的一个种类与另外两个种类是线性可
分类器就是一个由特征向量到预测类别的函数。在鸢尾花的分类问题中，我们用+1和-1两个值分别代表变色鸢尾和山鸢尾两个类别，并用字母y表示，即y可以取+1和-1两个值。前面我们已经提取了鸢尾花的特征，将它表示为特征向量，并把特征向量画在了特征空间。从下图(一)看，对鸢尾花品种分类的问题就转变成在特征空间中将一些特征点分开的问题。如果我们用直线作为分界线，那么这个问题就变成：坐标平面中有两类点，画一条直
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2024-05-30 22:01:42
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文章目录1. 鸢尾花分类（1）2. 鸢尾花分类_2 废话少说速度上号刷题卷起来 1. 鸢尾花分类（1）描述： 请编写代码实现train_and_predict功能，实现能够根据四个特征对三种类型的鸢尾花进行分类。 train_and_predict函数接收三个参数: train_input_features—二维NumPy数组，其中每个元素都是一个数组，它包含:萼片长度、萼片宽度、花瓣长度和花瓣
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2023-09-18 20:16:08
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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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from sklearn.datasets import load_iris import matplotlib import matplotlib.pyplot as plt iris= load_iris() matplotlib.rcParams['font.sans-serif'] = [' ...
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2021-08-23 11:27:00
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