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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## Python怎么导入莺尾花库
莺尾花（Iris）数据集是机器学习中最经典的数据集之一，通常作为分类问题的入门案例。在Python中，可以通过多种方式导入和使用该数据集。本文将详细介绍如何使用Python导入莺尾花数据集，包括常见的库，如 `pandas`、`scikit-learn` 和 `seaborn` 等。我们将以代码示例的方式说明每一步，并使用 Mermaid 语法创建一张旅行图和
原创
2024-10-25 06:31:56
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配置环境在开始正式学习tensorflow时，我们需要先配置好相应的环境。 如果大家电脑上装有Anaconda我们可以直接在pycharm中安装tensorflow,pandas,sklearn，matplotlib等软件包。 如果有人没有使用Pycharm，大家也可以直接在cmd中下载，例如Tensorflow下载方式就是在cmd中输入pip install tensorflow==2.1开始编
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2023-10-05 15:02:09
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在数据科学领域，使用“莺尾花数据集”进行分析是非常普遍的。为了提高对模型性能和稳定性的理解，Bootstrapping（自助采样）是一种强有力的统计方法。在本文中，我们将探讨如何使用 Python 实现对莺尾花数据集的 Bootstrapping 采样。以下是整个解决流程的详细记录。
## 背景定位
### 初始技术痛点
在分析莺尾花数据集时，我们面临的问题包括如何在样本量不够的情况下评估模型
# 使用R语言实现决策树分析鸢尾花数据集
决策树是一种常用的机器学习模型，适用于分类和回归任务。在这篇文章中，我们将逐步学习如何使用R语言构建一个简单的决策树模型，利用著名的鸢尾花数据集（Iris dataset）。以下是我们需要遵循的主要步骤：
| 步骤 | 描述 |
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前言
最开始接触SVM是在吴恩达的课程上，展示了一个例子：用SVM将人声从环境声中单独剥离出来。后来，在吴教授的Coursera机器学习课程中监督学习部分的末尾，讲述了SVM。但是他所讲述的SVM是基于逻辑回归修改而得来的。 这个东西确实不太好明白，目前我也只是将自己的理解结合July的资料整理描述出来，在未来会继续的修正与更新这块内容，下面就开始我的粗浅的认识。
1. 简介 K-Nearest Neighbor算法又叫KNN算法(最近邻算法，k是选取几个距离其最近的样本作为参考)，这个算法是机器学习里面一个比较经典的分类和回归算法。 定义：如果一个样本在特征空间中的k个最相似(即特征空间中最邻近)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
原创
2022-10-02 22:56:33
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# Python 尾花数据读取：探索数据之美
在数据分析领域，Python 因其强大的库和简洁的语法而广受欢迎。对于尾花数据的读取，Python 提供了多种方法，本文将介绍如何使用 Python 进行尾花数据的读取，并展示一些实用的代码示例。
## 尾花数据简介
尾花数据，通常指的是具有时间序列特征的数据，例如股票价格、气温变化等。这类数据在金融、气象、生物等领域有着广泛的应用。
## P
原创
2024-07-22 11:31:31
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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
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2023-12-07 23:10:20
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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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# 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 |
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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，Versicolour，Virginica）三个种类中的哪
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2024-04-22 23:31:36
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python使用sklearn鸢尾花识别，代码传送门：# 引入数据集，sklearn包含众多数据集
from sklearn import datasets
# 将数据分为测试集和训练集
from sklearn.model_selection import train_test_split
# 利用邻近点方式训练数据
from sklearn.neighbors import KNeighbor
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2023-06-27 10:24:19
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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_
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2023-08-04 21:16:57
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前言：1.和支持向量机一样， 决策树是一种多功能机器学习算法， 即可以执行分类任务也可以执行回 归任务， 甚至包括多输出（multioutput）任务.2.决策树功能很强大，可以对很复杂的数据集进行拟合。例如，在第二章中我们对加 利福尼亚住房数据集使用决策树回归模型进行训练，就很好的拟合了数据集（实际上是过拟 合）。 3.决策树也是随机森林的基本组成部分（见第 7 章），而随机森林是当今最强大的机
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2024-07-31 16:07:58
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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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文章目录任务描述数据集Step1. 数据准备Step2. 模型搭建Step3.模型训练Step4. 模型评估Step5. 模型使用3D可视化模型 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数据集下载总共包含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： Ir
本博客是Jupyter Notebook的python3环境下运行的。 具体内容是对鸢尾花数据集和月亮数据集，分别采用线性LDA、k-means和SVM算法进行二分类可视化分析。简述SVM算法的优点。 目录线性判别分析LDA鸢尾花数据集月亮数据集SVM（支持向量机）算法支持向量机（SVM）的优点鸢尾花数据集月亮数据集k-means聚类分析鸢尾花数据集月亮数据集 线性判别分析LDALDA是一种有监督
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2024-04-16 10:37:29
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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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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
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2024-02-26 16:47:31
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