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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etric PyTorch Geometric 主要是现有模型快速重新实现的集合，其自定义稀疏/分散操作也非常方便。基于PyTorch构建，用于处理不规则结构化输入数据（如图、点云、流形）。除了一般的图形数据结构和处理方法外，它还包含从关系学习到3D数据处理等领域中最新发布的多种方法。通过利用稀疏 GPU 加速、提供专用的 CUDA 内核以及为不同大小的输入样本引
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2023-12-19 14:52:05
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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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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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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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一、PCA的详细解释先简单解释一下：主成分分析（Principal Component Analysis，简称 PCA）是一种用于数据降维和特征提取的统计方法。它被广泛应用于数据分析、机器学习和图像处理等领域。PCA 的主要目标是通过线性变换将原始数据转化为一组新的坐标系，其中新坐标系的特点是数据在新坐标系上的方差最大，以便更好地描述数据的结构和变化。以下是关于 PCA 的核心思想和步骤：数据中心
记得2005年的时候，买过一个波导的手机，质量、做工确实不错，还是有很多回忆的。我想，估计很多和我差不多大的站长朋友，也有用过波导的机子。
原创
2013-12-05 16:24:28
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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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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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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_function import os import subprocess import pandas as pd import numpy as np from sklearn.tree import Deci
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2024-08-26 11:57:42
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任务描述：构建一个模型，根据鸢尾花的花萼和花瓣大小将其分为三种不同的品种。数据集总共包含150行数据每一行数据由 4 个特征值及一个目标值组成。4 个特征值分别为：萼片长度、萼片宽度、花瓣长度、花瓣宽度目标值为三种不同类别的鸢尾花，分别为： Iris Setosa、Iris Versicolour、Iris Virginica首先导入必要的包：numpy：python第三方库，用于科学计算 mat
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2024-03-01 15:27:45
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seaborn是一个做数据可视化效果很棒的库。在看了官方tutorial之后，尝试用Iris鸢尾花数据集实践一下categorical visualization，也就是数据按类别进行可视化。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
一、knn算法描述1.基本概述knn算法，又叫k-近邻算法。属于一个分类算法，主要思想如下：一个样本在特征空间中的k个最近邻的样本中的大多数都属于某一个类别，则该样本也属于这个类别。其中k表示最近邻居的个数。用二维的图例，说明knn算法，如下：二维空间下数据之间的距离计算：在n维空间两个数据之间:2.具体步骤：（1）计算待测试数据与各训练数据的距离（2）将计算的距离进行由小到大排序（3）找出距离最
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2024-06-20 12:20:06
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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_function import os import subprocess import pandas as pd import numpy as np from sklearn.tree import Deci
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
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2024-03-22 13:40:50
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本篇博客参考：iris-经典案例解析-机器学习 我们要解决的问题如下：已知鸢尾花iris分为三个不同的类型：山鸢尾花Setosa、变色鸢尾花Versicolor、韦尔吉尼娅鸢尾花Virginica，这个分类主要是依据鸢尾花的花萼长度、宽度和花瓣的长度、宽度四个指标（也可能还有其他参考）。我们并不知道具体的分类标准，但是植物学家已经为150朵不同的鸢尾花进行了分类鉴定，我们也可以对每一朵鸢尾花进行准
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2024-07-03 04:31:14
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# -*- coding: UTF-8 -*-
# 利用鸢尾花数据集，实现前向传播、反向传播，可视化loss曲线
# 导入所需模块
import tensorflow as tf
from sklearn import datasets
from matplotlib import pyplot as plt
import numpy as np
# 导入数据，分别为输入特征和标签
x_dat
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2023-11-07 02:49:35
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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
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2024-06-05 14:43:37
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一、
鸢尾花的花语是信赖。小时候看的日漫彩虹国物语里经常出现鸢尾花，当国王送给心仪的女臣时，说 “这代表了无限的希望和可能性”。也有的说鸢尾花的花语是想念。 二、鸢尾花数据集 著名的遗传学家、统计学家Fisher曾经研究不同种鸢尾花表型遗传的时候，面临着鸢尾花表型的分类问题，很聪明地将花瓣长度、宽度，以及花萼的长度和宽度四种属性进行定量化，然后特征性提取属性特征。然后
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2023-12-06 13:29:23
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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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