1.第一种方法（直接下载训练数据集和测试集） iris_training.csv训练数据集，120条样本数据； iris_test.csv测试数据集，30条数据。 其中有花萼长度（Sepal Length）、花萼宽度（Sepal Width）、花瓣长度（Petal Length）、花瓣宽度（Petal Width）四个属性。标签0、1、2分别表示山鸢尾（Setosa）、变色鸢
import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.datasets import load_iris def distance(vex1,vex2): return np.sqrt(np.sum(np.power(vex1-vex2,2))) def kMeans_way(S,k,distMeas=distance): m=np.shape(S)[0] sampleTag = np.zeros
课前回顾 逻辑回归：二分类问题 多分类问题：把输入样本划分为多个类别 在前面的课程中我们介绍了逻辑回归。逻辑回归能够很好地解决二分类的问题，但是在现实生活中存在着大量的多分类问题，例如手写数字识别，图片分类等，都需要把输入的样本划分为多个类别。 下面，我们就以鸢尾花数据
K-Nearest Neighbor K临近算法是一种有监督的分类算法，工作原理很简单，存在一个样本集合，也成为训练样本，样本中包含标签，将新数据的每个特征与样本集合的数据对应特征进行比较，然后提取样本最相似的分类标签，k就是选择的最相似的数据点，选择k个点中出现频率最高的分类，就是新数据的分
目录AdaBoost算法代码(鸢尾花分类)一、导入模块二、导入数据三、构造决策边界四、训练模型4.1 训练模型(n_e=10, l_r=0.8)4.2 可视化4.3 训练模型(n_estimators=300, learning_rate=0.8)4.4 训练模型(n_estimators=300, learning_rate=0.5)4.5 训练模型(n_estimators=600, learni
鸢尾花的分类 首先先导入会使用到的包 from sklearn.datasets import load_iris from sklearn.model_selection import train_test_split from numpy import random import numpy as np import numpy.random as rd import matplotlib.pyplot as plt import math 然后对数据
1.鸢尾花数据集再介绍: 鸢尾花数据集共有数据150组 每组包括花萼长、花萼宽、花瓣长、花瓣宽4个输入特征 同时给出了每一组特征对应的鸢尾花类别类别包括SetosaIris(狗尾草鸢尾)，VersicolourIris(杂色鸢尾)，VirginicaIris(弗吉尼亚鸢尾)三类，分别用数字0，1，2表示 from skle
使用sklearn的决策树实现iris鸢尾花数据集的分类 要求： 建立分类模型，至少包含4个剪枝参数：max_depth、min_samples_leaf 、min_samples_split、max_features和criterion参数。 运用GridSearchCV，寻找出最优参数。 绘制出在不同的max_depth下的学习曲线。 步骤： 一、导入各种我们需要的
主要步骤： 1.准备数据 数据集读入 数据集乱序 将数据集分为训练集和测试集 将输入特征和标签配对，每次喂入神经网络一小撮（batch） 2.搭建网络 定义神经网络中所有可训练参数 3.参数优化 反向传播，不断减少loss 4.测试效果 计算当前参数前向传播后的准确率 代码： import tens
Keras之队鸢尾花识别 任务目标 对鸢尾花数据集分析 建立鸢尾花的模型 利用模型预测鸢尾花的类别 环境搭建 pycharm编辑器搭建python3.* 第三方库 numpy pandas sklearn keras 处理鸢尾花数据集 了解数据集 鸢尾花数据集是一个经典的机器学习数据集，非常适合用来入门。 鸢尾花
根据前面的基础知识，可以开始第一个神经网络的搭建，主要学习的资料西安科技大学：神经网络与深度学习——TensorFlow2.0实战，北京大学：人工智能实践Tensorflow笔记 TensorFlow2.0入门学习笔记(5)——构建第一个神经网络，鸢尾花分类问题（附源码） 1.问题背景 问题描述 人们通过经验总结出的
可以看到，在鸢尾花数据集中二分k-medoids的效果比k-means要差，这是因为鸢尾花数据集的分布规律体现不出k-medoids的优势，在因此针对不同数据分布选取不同的聚类方法十分重要。 另外，基于密度的dbscan在鸢尾花数据中表现最差，一部分是因为数据的分布不利于密度聚类，还有一部分原因是调参
常见API 这里有我们上篇博客提到的DKTree，还有最基本的KNeighborsClassifier(用于分类) 和 KNeighborsRegressor(用于回归)，这里列出常见的参数： 参数 KNeighborsClassifier / KNeighborsRegressor weights 样本权重，可选参数: uniform(等权重)、distance(权重和距离
2.自主编写K-means算法 ，以鸢尾花花瓣长度数据做聚类，并用散点图显示 3 用sklearn.cluster.KMeans，鸢尾花花瓣长度数据做聚类，并用散点图显示. 4 鸢尾花完整数据做聚类并用散点图显示. 5 想想k均值算法中以用来做什么？ K-均值算法(K-Mean)是指中
1）. 扑克牌手动演练k均值聚类过程：>30张牌，3类 2）. *自主编写K-means算法 ，以鸢尾花花瓣长度数据做聚类，并用散点图显示。（加分题） 3）. 用sklearn.cluster.KMeans，鸢尾花花瓣长度数据做聚类，并用散点图显示. 4）. 鸢尾花完整数据做聚类并用散点图显示. 5）.想想k均值算法中
1）. 扑克牌手动演练k均值聚类过程：>30张牌，3类 1.聚类中心为11,7,3分为3组 2.计算均值9得出均值为12,7,3 3.以12,7,3为聚类中心重新计算 得出均值不变，则成功。 3）. 用sklearn.cluster.KMeans，鸢尾花花瓣长度数据做聚类，并用散点图显示. 4）. 鸢尾花完整数据做
任务描述 使用sklearn完成鸢尾花分类任务。 鸢尾花数据集是一类多重变量分析的数据集。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)三个种类中的哪一类(其中分别用0，1，2代替)。 数据集中部分数据与标签如下图所示： DecisionT
一、课堂练习 # 课堂练习 from sklearn.datasets import load_iris # 导入鸢尾花数据 iris=load_iris() iris iris.keys() data=iris['data'] #鸢尾花数据 target=iris.target #标签,属于哪一种花 iris.feature_names #特征名：花萼长度、花萼宽度、花瓣长度、花瓣宽度 # 'sepal l
作业： 1）. 扑克牌手动演练k均值聚类过程：>30张牌，3类 ①随机在扑克牌中抽取30张牌，当中取3张聚类中心10，5，2 进行分 ②计算三堆牌的平均值分别为10.5，5.5，2。 ③以11，6，2为新的聚类中心来分类 ④计算平均值，均值不变，分类结束。 2）. *自主编写K-means算法 ，以鸢尾花花瓣长度数据做聚类
1）. 扑克牌手动演练k均值聚类过程：>30张牌，3类 随机抽出三张牌进行分类 2 8 Q 取分类中的均值进行分类 3）. 用sklearn.cluster.KMeans，鸢尾花花瓣长度数据做聚类，并用散点图显示. 4）. 鸢尾花完整数据做聚类并用散点图显示. 5）.
上篇博客中，我们介绍了并用代码实现了PCA算法，本篇博客我们应用PCA算法对鸢尾花数据集降维，并可视化。下文代码来自MOOC网的《Python机器学习应用》课程。 import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.decomposition import PCA from sklearn.datasets import load_iris data =
1、问题简述 假设有一名植物学爱好者对她发现的鸢尾花的品种很感兴趣。她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，所有测量结果的单位都是厘米。 她还有一些鸢尾花的测量数据，这些花之前已经被植物学专家鉴定为属于 setosa、versicolor
鸢尾花数据集简介 Iris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，早在1936年，模式识别的先驱Fisher就在论文The use of multiple measurements in taxonomic problems中使用了它 (直至今日该论文仍然被频繁引用)。 Iris也称鸢尾花卉数据集，是一类多重变量分
ML.NET 专门为.NET开发者提供了一套跨平台的开源的机器学习框架。 ML.NET支持.NET开发者不需要过度专业的机器学习开发经验，就能轻松地训练自己的模型，并且嵌入到自己的应用中。一切尽在.NET之中。ML.NET早期是由Microsoft Research开发，近十年来逐步集成到一个大体系中被众多Micros
第一章：机器学习基础 01 机器学习 第二章：监督学习 01 感知机 02 感知机原始形式(鸢尾花分类) 03 感知机对偶形式(鸢尾花分类) 04 线性回归 05 scikit-learn库之线性回归 06 普通线性回归(波斯顿房价预测)+特征选择 07 多元线性回归(波士顿房价预测) 08 多项式回归(波士顿房价预测
