利用Numpy进行鸢尾花数据集分析Numpy进行鸢尾花数据集分析使用鸢尾花数据集“iris_data”1. 导入鸢尾花数据集,保持文本不变2求出鸢尾属植物萼片的平均值,中位数和标准差(第一列,sepallenth)3.创建一种标准化形式的鸢尾属植物萼片长度,其值正好介于0和1之间,这样最小值为0,最大值为1(第1列,sepallength)。4. 找到鸢尾属植物萼片长度的第5和第95百分位数(第
转载 2023-10-07 13:05:26
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文章目录前言Step1:获取数据集并分析数据集Step2:拆分数据集(dataset)为训练集(train)与测试集(test)Step3:观察数据图(以pandas库生成数据图表)Step4:构建模型训练数据----K近邻算法Step5:输入数据做出预测Step6:评估模型 前言此案例是《python机器学习基础教程》第一章的入门案例,自己上手敲了一遍并稍作理解,如有不解,请在评论区留言,欢迎
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
1.数据集的介绍以鸢尾花数据集为例,共有150组,每组包括花萼长、花萼宽、花瓣长、花瓣宽4个输入特征。同时给出了这一组特征对应的鸢尾花的类别。类别包括狗尾草鸢尾、杂色鸢尾以及弗吉尼亚鸢尾,分别用0,1,2表示。数据集读入:从sklearn包datasets读入数据集,如下:from sklearn.datasets import load_iris x_data = load_iris().da
转载 2024-03-22 13:40:50
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Iris数据集实战本次主要围绕Iris数据集进行一个简单的数据分析, 另外在数据的可视化部分进行了重点介绍.环境win8, python3.7, jupyter notebook目录1. 项目背景2. 数据概览3. 特征工程4. 构建模型正文1. 项目背景鸢尾属(拉丁学名:Iris L.), 单子叶植物纲, 鸢尾科多年生草本植物, 开的花大而美丽, 观赏价值
前言鸢(yuān)尾花Iris Data Set(鸢尾属植物数据集)是历史比较悠久的数据集,它首次出现在著名的英国统计学家和生物学家Ronald Fisher 1936年的论文《The use of multiple measurements in taxonomic problems》中,被用来介绍线性判别式分析。在这个数据集中,包括了三类不同的鸢尾属植物:Iris Setosa,Iris Ve
本文主要内容1 导入本文所有需要的库2 数据预处理3 数据可视化4 模型训练与测试 1 导入本文所有需要的库from sklearn.datasets import load_iris # 导入鸢尾花数据集 import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns from sklearn.linear_
转载 2023-08-04 21:16:57
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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
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
1.利用python sklearn下载鸢尾花数据集,并分析数据集的维度属性,绘制二维散点图; 2.同时对鸢尾花数据集利用PCA和t-SNE进行降维,并对降维的结果进行可视化; 1.利用python sklearn下载鸢尾花数据集,并分析数据集的维度属性,绘制二维散点图 #导入相关库 from joblib.numpy_pickle_utils import xrange fr
转载 2023-08-28 20:48:45
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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
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
转载 2023-08-06 12:05:29
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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
转载 2023-07-05 22:40:30
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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
一,sklearn sklearn是基于Numpy和Scipy的机器学习库,在利用sklearn进行实际应用时常会和以下的几个库联合使用 Numpy:是Python中用于科学计算的基础包之一。在sklearn中,numpy数组是基本的数据结构(类似的有DataFrame),numpy的核心功能是ndarray类,即多维数组/张量,注意:scikit-learn的输入数据必须为numpy数组/二维数
转载 2024-02-26 16:47:31
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KNN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预测值。KNN算法是一种非常特别的机器学习算法,因为它没有一般意义上的学习过程。它的工作原理是利用训练数据
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
转载 2024-01-05 20:24:53
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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
# Python鸢尾花代码科普文章 ## 引言 鸢尾花(Iris)是一种常见的花卉,也是机器学习领域中最著名的数据集之一。鸢尾花数据集由英国统计学家罗纳德·费舍尔于1936年收集,并在他的论文《The use of multiple measurements in taxonomic problems》中首次使用。该数据集被广泛用于机器学习算法的测试和训练。 Python是一种高级编程语言,
原创 2023-07-15 03:27:21
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# 使用Python实现鸢尾花数据集分析 鸢尾花(Iris)数据集是一个经典的数据集,用于机器学习和数据分析。本文将带你从头到尾实现鸢尾花数据集的读取、可视化和简单的机器学习模型构建。我们将依照以下步骤进行: ## 流程步骤表 | 步骤 | 描述 | 代码 | | ---- | ------
原创 11月前
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