万物之始,大道至简,衍化至繁。 ——ifelse(is.element(this, 道德经), 道德经, unknown)一、背景 提到贝叶斯分类，首先来看下贝叶斯其人，贝叶斯(Thomas Bayes,1701—1761)英国牧师、业余数学家。可别小看了欧洲的牧师，孟德尔，被誉为“遗传学之父”也曾为一名神父，假如你不记得孟德尔是谁，那么你肯定记得高中生物上那个著名的豌豆实验。具有讽
使用R语言进行贝叶斯的鸢尾花分类是一项有趣而富有挑战性的工作。在这个过程中，我将详细记录如何进行鸢尾花数据集的贝叶斯分类，包括数据备份、恢复流程、灾难恢复场景、工具链集成和最佳实践。以下是我的整理过程。
## 备份策略
为确保鸢尾花分类工作中的数据安全，我制定了一个系统的备份策略。采用周期性备份到云存储和本地存储，以保证数据不会丢失。
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首先回顾下公式通过一个题来看一下贝叶斯应用再看下一题如果条件是好多个特征的时候，那么后验概率的值就会有好多个，这时使用贝叶斯虽然准确但是计算量比较大，这里引入朴素贝叶斯：假设各特征相互独立，在降低一定准确率的情况下，大大的减少了计算量为了防止后验概率出现0的情况，加入平滑操作，当参数λ为1时，称为拉普拉斯平滑朴素贝叶斯对于贝叶斯来说，各特征相互独立，加入平滑操作代码实现，多项式模型和高斯模型imp
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2024-01-03 09:03:38
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内容概要：1、iris数据集简介2、R模型部署的可能方案3、H2o.ai框架及pojo/mojo模型部署正式内容：iris data set简介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
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2023-12-30 20:49:04
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贝叶斯算法是一个典型的统计概率学算法，里面涉及到较多的统计学概念，贝叶斯分类器和贝叶斯网络也是以这个算法作为理论基础。先来看看几个绕不过去的统计学概念： 先验概率：事件发生前的预判概率，可以是基于历史数据统计，也可以由背景常识得出，一般是单独事件概率，如P（A） - 这个幼儿园男孩比例是
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2024-11-01 22:35:14
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写在前面： 学校课程要求用 Hadoop 实现朴素贝叶斯分类，这里总结了下大致的操作流程，帮助大家快速入门。 使用的是 windows 10，vmware15.5，ubuntu18.04.1，hadoop2.7.71、安装准备1.1 VMWare + Ubuntu 安装VMware只是一个虚拟机，需要在其中继续安装使用的操作系统。网上很多教程使用的操作系统为 centos，但是个人感觉如果使用图形
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2023-11-21 15:48:41
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在这一篇博文中，我们将深入探讨如何使用 Java 实现朴素贝叶斯算法来对鸢尾花数据集进行分类。鸢尾花数据集是机器学习中的经典数据集，非常适合用来演示分类算法的实际应用。
这里的主要步骤包括数据准备、模型训练、预测以及评估，整个过程将通过简单易懂的方式逐步展开。下面是整个流程的图示。
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A[数据准备] --> B[模型训练]
B --
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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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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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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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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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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属于监督学习算法 包括四个方面，训练，测试，评估，预测 此次记录也适合从这四个方面出发一：训练利用已知的鸢尾花数据构建机器学习模型，用于预测新测量的鸢尾花的品种。 鸢尾花的数据哪里来呢？有一个开源项目叫做sciket-learn，里面有鸢尾花的150个数据集。1.1安装sciket-learnpip install sciket-learn1.2安装必要的工具和库文件pip install nu
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2024-04-10 06:19:03
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在本篇博文中，我们将详细探讨如何使用Python中的朴素贝叶斯算法构建鸢尾花数据模型。我们将通过步步深入的方式来解析每个过程，从协议背景到性能优化，确保读者能够全面理解这个过程。
### 协议背景
鸢尾花数据集是机器学习领域中著名的基准数据集，包含150个样本以及4个特征。这一数据集非常适合用来进行分类任务，因此我们选择用朴素贝叶斯算法来构建一个简单的分类模型。
此模型在OSI模型层面主要
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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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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原创
2022-11-22 13:33:13
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一、数据来源1.数据来源：kaggle2.数据样式 通过对数据“萼片、花瓣的长度、宽度（sepal_length、sepal_width、petal_length、petal_width）”搭建模型进行计算，判断鸢尾花的种类（species）。 二、使用方法朴素贝叶斯（Naive Bayes）方
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2024-07-08 10:04:24
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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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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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