Fisher数据可视化去掉Species特征中的’Iris-'字符Seaborn可视化palette调色板sns初始化，set()设置主题、调色板relplothue联合分布 jointplotdisplotboxplotviolinplotpairplotFisher数据可视化import pandas as pd
df_Iris = pd.read_csv('Iris1.csv')
df_Ir
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2023-09-01 06:35:47
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1.向量机from sklearn import svm#svm函数需要的
import numpy as np#numpy科学计算库
from sklearn import model_selection
import matplotlib.pyplot as plt
#如果想要好的结果需要进行参数的调整，同时选取的用于训练的参数也可以增加到四个（本文用了前两个）
#数据每一行一个鸢尾花的
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2024-03-28 13:19:14
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HOG+SVM是经典的行人检测方法，论文作者同时搞了一个INRIA数据集。INRIA数据集官方页面：http://pascal.inrialpes.fr/data/human/，不过说真的，数据集搞的挺乱的。首先，INRIA数据集的原始图片，来自GRAZ 01数据集和网络上的一些图片。这些图片相比于MIT行人数据集，人的姿态和光照条件啥的都更加全面，适合做行人检测。每张图片中都进行了行人区域的标定
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2023-07-21 22:04:48
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在这篇文章中，我将使用python中的决策树（用于分类）。重点将放在基础知识和对最终决策树的理解上。导入因此，首先我们进行一些导入。from __future__ import print_functionimport os
import subprocess
import pandas as pd
import numpy as np
from sklearn.tree import Decis
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2024-01-06 18:49:22
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（一）iris数据集简介Iris数据集是机器学习任务中常用的分类实验数据集，由Fisher在1936收集整理。Iris中文名是安德森鸢尾花卉数据集，英文全称是Anderson’s Iris data set，是一类多重变量分析的数据集。Iris一共包含150个样本，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，V
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2023-09-20 07:53:27
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前言大家好，关于数据挖掘或者机器学习的理论我想大家应该都已经了解很多，而数据挖掘的工具例如Pandas、NumPy、Sklearn等在历史文章都有所介绍，因此今天我们将开始第二个案例实战也是使用非常多的IRIS数据集：根据花瓣和花萼的长宽预测鸢尾花的种类。加载数据首先我们打开Jupyter Notebook导入相关库 import pandas as pd
import numpy as n
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2023-11-15 15:47:07
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利用python中的sklearn模块输入特征进行鸢尾花的分类,最终实现三种鸢尾花的分类import sklearn
from sklearn import datasets
import numpy as np
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.metrics import accuracy_sco
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2024-06-12 08:43:57
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首先，这个Python数据可视化实战是在Iris数据集上完成的。所使用的是Python 3环境下的jupyter notebook。实战中我们需要用到的库包括：pandas , matplotlib , seaborn.%matplotlib notebook #在jupyter notebook使用交互式绘图# 首先，我们导入pandas, 一个可用于数据
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2024-06-30 12:58:35
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《用Python玩转数据》scikit-learn机器学习经典入门项目scikit-learn是基于NumPy、SciPy和Matplotlib的著名的Python机器学习包，里面包含了大量经典机器学习的数据集和算法实现，请基于经典的鸢尾花数据集iris实现简单的分类和聚类功能。#通过如下语句可以获得iris数据集（通过dir(datasets)查看数据集，例如可用datasets.load_di
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2024-08-08 10:25:20
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机器学习导论作业一.作业题目 用原生python实现KNN分类算法，采用鸢尾花数据集。二.算法设计 2.1算法介绍： KNN（K-Nearest Neighbor）算法是机器学习算法中最基础、最简单的算法之一。它既能用于分类，也能用于回归。KNN通过测量不同特征值之间的距离来进行分类。 KNN算法的思想非常简单：对于任意n维输入向量，分别对应于特征空间中的一个点，输出为该特征向量所对应的类别标签或
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2024-03-28 07:02:55
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Dataset之IRIS：鸢尾花(Iris)数据集的简介、下载、使用方法之详细攻略目录莺尾花(Iris)数据集的简介1、莺尾花(Iris)数据集可视化莺尾花(Iris)数据集的下载莺尾花(Iris)数据集的使用方法莺尾花(Iris)数据集的简介 Iris数据集，也称鸢尾花数据集，是一类多重变量分析的数据集，于1988年公开，用于分类任务。数据集包含150个数
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2023-10-29 08:10:43
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在这篇文章中，我将使用python中的决策树（用于分类）。重点将放在基础知识和对最终决策树的理解上。导入因此，首先我们进行一些导入。from __future__ import print_functionimport osimport subprocessimport pandas as pdimport numpy as npfrom sklearn.tree import DecisionT
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2024-01-03 15:56:19
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函数名：train_test_split
所在包：sklearn.model_selection
功能：划分数据的训练集与测试集
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2023-05-24 09:37:31
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NumPy(Numerical Python)快速高效的多维数组对象ndarray用于对数组执行元素级计算以及直接对数组执行数学运算的函数线性代数运算、傅里叶变换，以及随机数生成用于将C、C++,Fortran代码集成到Python的工具pandas兼具NumPy高性能的数组计算功能以及电子表格和关系型数据库灵活的数据处理功能。他提供了复杂精细的索引功能，以便更为便捷地完成重塑、切片和切块，聚合以
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2024-07-12 18:47:50
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机器学习模型训练一、iris数据集简介二、基本数据操作和模型训练 一、iris数据集简介iris数据集的中文名是安德森鸢尾花卉数据集，英文全称是Anderson`s Iris data set。iris包含150个样本，对应数据集的每行数据。每行数据包含每个样本的四个特征和样本的类别信息，所以iris数据集是一个150行5列的二维表。通俗地说，iris数据集是用来给花做分类的数据集，每个样本包含
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2024-08-16 13:11:40
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Network:package test2...
原创
2021-08-13 13:47:43
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如果你从事大数据工作，用Python的Pandas库时会发现很多惊喜。Pandas在数据科学和分析领域扮演越来越重要的角色，尤其是对于从Excel和VBA转向Python的用户。所以，对于数据科学家，数据分析师，数据工程师，Pandas是什么呢？Pandas文档里的对它的介绍是：“快速、灵活、和易于理解的数据结构，以此让处理关系型数据和带有标签的数据时更简单直观。”快速、灵活、简单和直观，这些都是
Python from sklearn import datasets
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.cluster import KMeans
# 加载数据集，是一个字典类似Java中的map
lris_df = datasets.load_iris()
# 挑选出前两个维度作为x轴和y轴，你也可以选
0.鸢尾花数据集 鸢尾花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，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，Versicolour，Virginica）三个种类中的哪一
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2023-12-02 22:20:03
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后面对Sklearn的学习主要以《Python机器学习基础教程》和《机器学习实战基于scikit-learn和tensorflow》，两本互为补充进行学习，下面是开篇的学习内容。1 初识数据 iris数据集的中
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2023-09-01 11:48:55
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