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搜索资源列表

  1. Fisher

  2. iris以鸢尾花的特征作为数据来源，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，是在数据挖掘、数据分类中非常常用的测试集、训练集 三类分别为:setosa, versicolor, virginica 数据包含4个独立的属性,这些属性变量测量植物的花朵,比如萼片和花瓣的长度等.

  3. 所属分类：数据库

    • 发布日期：2013-10-21
    • 文件大小：27kb
    • 提供者：u012523791

  1. BP神经网络算法（鸢尾花）附带相关训练集及测试集

  2. BP神经网络算法（鸢尾花）附带相关训练集及测试集，Iris（鸢尾花）数据集分为训练集（Iris-train.txt）和测试集（Iris-test.txt），分别含75个样本，每个集合中每种花各有25个样本。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2015-10-31
    • 文件大小：2kb
    • 提供者：baidu_28161229

  1. BP神经网络（鸢尾花分类）C++代码

  2. BP神经网络（鸢尾花分类）C++代码.rar 将Iris（鸢尾花）数据集分为训练集（Iris-train.txt）和测试集（Iris-test.txt），分别含75个样本，每个集合中每种花各有25个样本。

  3. 所属分类：C++

    • 发布日期：2015-10-31
    • 文件大小：3kb
    • 提供者：baidu_28161229

  1. 鸢尾花（iris）数据集，用于机器学习训练，预测的经典数据集, csv格式

  2. Iris数据集是常用的分类实验数据集，由Fisher, 1936收集整理。iris以鸢尾花的特征作为数据来源，常用在分类操作中。该数据集由3种 不同类型的鸢尾花的50个样本数据构成。其中的一个种类与另外两个种类是线性可分离的，后两个种类是非线性可分离的。 该数据集包含 了5个属性： & Sepal.Length（花萼长度），单位是cm; & Sepal.Width（花萼宽度），单位是cm; & Petal.Length（花瓣长度），单位是 cm; & Petal.Width（花瓣宽度）， 单位

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2017-08-11
    • 文件大小：5kb
    • 提供者：machao1980928

  1. iris.data.csv：鸢尾花csv格式数据集，用于机器学习训练的经典数据集。

  2. Iris也称鸢尾花卉数据集，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。

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2018-01-14
    • 文件大小：881byte
    • 提供者：zem12345678

  1. 鸢尾花数据

  2. 鸢尾花数据，总共有150行数据，每行数据包括萼片的长度，萼片的宽度，花瓣的长度，花瓣的宽度，以及所属的类别，比较适合机器学习训练。

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2018-11-04
    • 文件大小：5kb
    • 提供者：zhuqiang9607

  1. iris数据集

  2. 鸢尾花数据集，包含训练集和测试集。其中训练集有120个样本，测试集有30个样本，每个样本有5个值，前四个为特征，最后一个是标签（花的品种）。0代表setosa，1代表versicolor，2代表virginica

  3. 所属分类：机器学习

  1. BP神经网络（MATLAB）.zip

  2. 本代码（MATLAB）可直接运行，对Iris鸢尾花数据分类，准确率96%左右，随机2/3数据训练，1/3数据测试。对于新手有帮助，多为矩阵运算。

  3. 所属分类：互联网

  1. 鸢尾花数据集决策树模型

  2. 我选用了一个经典数据集来展示如何构建一个决策树模型，这个数据集是——Iris 鸢尾花数据集。里面有我进行数据预处理，分析，优化参数，训练模型以及最终分析决策树的代码。

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2020-03-11
    • 文件大小：5kb
    • 提供者：csdn548364

  1. iris鸢尾花训练数据

  2. 人工智能尤其是支持向量机做代码模型训练经典案例鸢尾花数据集，包含150条数据，市面上能看到的很多算法都是那这个训练集做实验，检验算法的可行性

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2020-06-15
    • 文件大小：6kb
    • 提供者：qq_43540148

  1. iris_dataset.rar

  2. Iris-鸢尾花数据集，常用于入门学习深度学习分类任务。里面含有两个csv文件，分别是训练集和测试集文件。

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2020-07-30
    • 文件大小：999byte
    • 提供者：a2824256

  1. python运用sklearn实现KNN分类算法

  2. KNN（K-Nearest-Neighbours Classiflication）分类算法，供大家参考，具体内容如下 最简单的分类算法，易于理解和实现 实现步骤：通过选取与该点距离最近的k个样本，在这k个样本中哪一个类别的数量多，就把k归为哪一类。 注意 该算法需要保存训练集的观察值，以此判定待分类数据属于哪一类 k需要进行自定义，一般选取k<30 距离一般用欧氏距离，即​  通过sklearn对数据使用KNN算法进行分类 代码如下： ## 导入鸢尾花数据集 iris

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-12-25
    • 文件大小：62kb
    • 提供者：weixin_38638647

  1. 【机器学习算法】手动Python实现KNN分类算法，并用iris数据集检验模型效果

  2. 目录一、KNN算法Python实现1、导入包2、 画图，展示不同电影在图上的分布3、训练样本和待测样本准备4、计算待测样本点到每个训练样本点的距离5、查找离待测样本点最近的K个训练样本点的类型6、找出数量最多的类7、写成自定义函数二、鸢尾花（iris）数据集测试1、导入包2、导入数据，划分数据集3、调用写好的KNN函数，并计算查准率、查全率和混淆矩阵 KNN是机器学习十大算法之一，因为原理很好理解，有一句话：“Talk is cheap.Show me the code.” 所以用Python来

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-12-22
    • 文件大小：139kb
    • 提供者：weixin_38616033

  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. knn分类iris数据

  2. knn分类iris数据 题目 Sklearn中的datasets方法导入iris鸢尾花训练样本并用train_test_split产生测试样本，用KNN分类并输出分类精度。 data = sklearn.datasets.iris.data label = sklearn.datasets.iris.target 输出 代码 from sklearn import datasets from sklearn.metrics import accuracy_score from sklearn.

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-12-21
    • 文件大小：31kb
    • 提供者：weixin_38518006

  1. Python-鸢尾花数据集Iris 数据可视化 ：读取数据、显示数据、描述性统计、散点图、直方图、KDE图、箱线图

  2. 本博客运行环境为Jupyter Notebook、Python3。使用的数据集是鸢尾花数据集（Iris）。主要叙述的是数据可视化。 IRIS数据集以鸢尾花的特征作为数据来源，数据集包含150个数据集，有4维，分为3 类，每类50个数据，每个数据包含4个属性，是在数据挖掘、数据分类中常用的测试集、训练集。 读取数据包括sklearn库引入和读取.csv文件保存的数据集。 显示数据包括显示具体数据、查看整体数据信息、描述性统计。 数据可视化包括散点图、直方图、KDE图、箱线图。 目录读取数据显示数

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-12-20
    • 文件大小：47kb
    • 提供者：weixin_38724370

  1. 原生python实现knn分类算法

  2. 一、题目要求 用原生Python实现knn分类算法。 二、题目分析 数据来源：鸢尾花数据集（见附录Iris.txt） 数据集包含150个数据集，分为3类，分别是：Iris Setosa（山鸢尾）、Iris Versicolour（杂色鸢尾）和Iris Virginica（维吉尼亚鸢尾）。每类有50个数据，每个数据包含四个属性，分别是：Sepal.Length（花萼长度）、Sepal.Width（花萼宽度）、Petal.Length（花瓣长度）和Petal.Width（花瓣宽度）。 将得到的数据集

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-02
    • 文件大小：419kb
    • 提供者：weixin_38641896

  1. simple-iris-flower-classification-ML--源码

  2. 鸢尾花数据集的数据分类和可视化。 使用KNN进行模型训练以预测未来的样本。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-13
    • 文件大小：29kb
    • 提供者：weixin_42132325