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  1. MyPCM for IRIS 源码

  2. 可能性聚类算法在IRIS数据集上的实现,vc++6.0编程
  3. 所属分类:专业指导

    • 发布日期:2011-03-18
    • 文件大小:495kb
    • 提供者:hanxudonghxd
  1. iris数据集

  2. 聚类分析用的数据集;iris数据集;很全,马上可以使用。。
  3. 所属分类:Java

    • 发布日期:2014-08-15
    • 文件大小:4kb
    • 提供者:leijie0322
  1. Java实现逻辑回归算法(LogRegression)对iris数据集分类

  2. 使用逻辑回归对iris数据集进行分类,只选取了前2种花的部分样本。java实现。
  3. 所属分类:Java

    • 发布日期:2016-10-14
    • 文件大小:9kb
    • 提供者:yezi_1026
  1. iris数据集及数据介绍

  2. 该数据集有3个类virginica,versicolor和setosa,每类50个样本;每个样本是一个4维的特征向量,萼片长,萼片宽,花瓣长,花瓣宽;virginica和versicolor有很多重叠。可用于算法的检测,是常用的测试数据
  3. 所属分类:软件测试

    • 发布日期:2017-03-28
    • 文件大小:5kb
    • 提供者:u011803898
  1. iris(鸢尾花卉)数据集-二分类

  2. 该数据集只保留了原来iris(鸢尾花卉)数据集3个类virginica,versicolor和setosa中的versicolor和setosa,并将versicolor用0.0表示,setosa用1.0表示。每类50个样本;每个样本是一个4维的特征向量,萼片长,萼片宽,花瓣长,花瓣宽;
  3. 所属分类:算法与数据结构

    • 发布日期:2017-08-23
    • 文件大小:2kb
    • 提供者:dr_guo
  1. uci数据集——品质值得信赖

  2. 优质的uci数据集 适合在搞机器学习和数据挖掘的同学使用哈~ 包含的数据集文件举例:abalone balance-scale bcw-wdbc bcw-wpbc blood-transfusion breast-cancer breast-cancer-wisconsin car credit-screening dermatology ecoli flags glass haberman hayes-roth inonosphere iris lenses letter recogniti
  3. 所属分类:机器学习

    • 发布日期:2018-07-05
    • 文件大小:773kb
    • 提供者:qq_38672855
  1. iris数据集

  2. 依次为:花萼长度、花萼宽度、花瓣长度、花瓣宽度、品种名;
  3. 所属分类:算法与数据结构

    • 发布日期:2018-08-30
    • 文件大小:5kb
    • 提供者:forevermycat
  1. PCA降维python的代码以及结果.doc

  2. 理解 “使用Numpy模拟PCA计算过程”与“使用sklearn进行PCA降维运算”两种方法;把 iris四维数据集降维,画出散点图
  3. 所属分类:Windows Server

    • 发布日期:2020-05-11
    • 文件大小:131kb
    • 提供者:weixin_47221460
  1. 机器学习 分类问题——鸢尾花数据集

  2. 经典的鸢尾花(Iris)数据集 数据集内共包含3类鸢尾花的150条记录,每类花有 50 条数据;每条记录都有 4 个特征:花萼长度、花萼宽度、花瓣长度、花瓣宽度
  3. 所属分类:机器学习

    • 发布日期:2020-04-01
    • 文件大小:3kb
    • 提供者:michael_f2008
  1. irisData.zip

  2. 鸢尾花卉数据集,比较简单的数据集,既有txt版本,也有csv版本;iris包含150个样本,每行数据包含每个样本的四个特征和样本的类别信息
  3. 所属分类:教育

    • 发布日期:2020-10-29
    • 文件大小:2kb
    • 提供者:caomin1hao
  1. 用TensorFlow实现多类支持向量机的示例代码

  2. 本文将详细展示一个多类支持向量机分类器训练iris数据集来分类三种花。 SVM算法最初是为二值分类问题设计的,但是也可以通过一些策略使得其能进行多类分类。主要的两种策略是:一对多(one versus all)方法;一对一(one versus one)方法。 一对一方法是在任意两类样本之间设计创建一个二值分类器,然后得票最多的类别即为该未知样本的预测类别。但是当类别(k类)很多的时候,就必须创建k!/(k-2)!2!个分类器,计算的代价还是相当大的。 另外一种实现多类分类器的方法是一对多,其为
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2020-12-25
    • 文件大小:137kb
    • 提供者:weixin_38624914
  1. 利用C4.5算法对鸢尾花分类

  2. 文章目录数据选取和数据情况利用C4.5算法分类离散化连续变量C4.5原理C4.5实现应用训练好的决策树分类 数据选取和数据情况 本次实验选取鸢尾花数据集(http://archive.ics.uci.edu/ml/datasets/Iris) 数据包含5列,分别是花萼长度、花萼宽度、花瓣长度、花瓣宽度、鸢尾花种类。 鸢尾花属种类包含三种:iris-setosa, iris-versicolour, iris-virginica。 每一类分别是50条,共150条数据;每一类在四个属性的分布情况如
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2020-12-21
    • 文件大小:368kb
    • 提供者:weixin_38735899
  1. iris-for-ai-源码

  2. 虹膜换ai 这是为那些了解R编程的基础并且对统计有深刻理解的人而设计的。 假定统计概念已被事先理解,因此重点仅在于R的效率和分析能力。 该数据集来自R中的内置数据集“ iris”。它可以从Internet上广泛获取,来自Fischer的最初收藏。 所需的软件包是; 如果要从本地设备加载虹膜,请使用MASS,magrittr,dplyr和GGally以及XL软件包。 CSV文件已上传到此存储库中。 我们正在覆盖; 相关性(用于关系测试)主成分(用于降维)多元统计和测试(使用MANOVA)
  3. 所属分类:其它