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  1. 鸢尾花数据集Iris Data Set.rar( 数据挖掘 数据集 )

  2. 鸢尾花数据集Iris Data Set.rar( 数据挖掘 数据集 )

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2010-11-20
    • 文件大小：2048
    • 提供者：miaoxikui

  1. 鸢尾花数据集iris.arff

  2. 鸢尾花数据集iris.arff

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2015-11-03
    • 文件大小：7168
    • 提供者：u013558299

  1. 鸢尾花（iris）数据集，txt格式，matlab可以直接调用

  2. Iris数据集是常用的分类实验数据集，由Fisher, 1936收集整理。 CSDN上原来有一个arff格式的鸢尾花数据集，不方便matlab直接调用。 我的这个数据集是txt格式的，在matlab下可以直接一句命令“load('iris.txt')”加载。 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

  3. 所属分类：数据库

    • 发布日期：2015-11-04
    • 文件大小：12288
    • 提供者：u013657981

  1. 鸢尾花数据集 iris.data

  2. 欢迎大家下载使用 附官方数据地址：http://archive.ics.uci.edu/ml/datasets/Iris

  3. 所属分类：互联网

    • 发布日期：2016-12-21
    • 文件大小：4096
    • 提供者：gogogogood

  1. UCI数据集iris鸢尾花数据库

  2. UCI数据集iris鸢尾花数据库，一共三个分类，4维特征。

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2017-10-14
    • 文件大小：4096
    • 提供者：lliu97d

  1. csv格式的鸢尾花数据集iris

  2. 标准数据集，做分类和聚类用的比较多，适合机器学习和数据挖掘课程使用

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2018-05-03
    • 文件大小：3072
    • 提供者：witzgf2

  1. 鸢尾花数据集Iris.csv

  2. 来自scikit-learn官网的iris数据集，该数据集共150条记录，每条记录4个特征，包括3个鸢尾花的类别

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2019-07-16
    • 文件大小：5120
    • 提供者：qq_38834590

  1. 利用鸢尾花数据集画出P-R曲线 python

  2. #coding=utf-8 """ #演示目的：利用鸢尾花数据集画出P-R曲线 """ print(__doc__) import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np from sklearn import svm, datasets from sklearn.metrics import precision_recall_curve from sklearn.metrics import average_precisi

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2020-03-18
    • 文件大小：3072
    • 提供者：aotomo740

  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：5120
    • 提供者：csdn548364

  1. iris.data.csv 鸢尾花数据集

  2. KNN算法例子的鸢尾花数据集

  3. 所属分类：Python

    • 发布日期：2019-10-14
    • 文件大小：3072
    • 提供者：qq_43220949

  1. iris.npz鸢尾花数据集

  2. iris.npz鸢尾花数据集

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-05-29
    • 文件大小：6144
    • 提供者：weixin_43729943

  1. 机器学习人工智能 鸢尾花数据集 iris.csv

  2. 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。

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2020-06-06
    • 文件大小：4096
    • 提供者：YzVermicelli

  1. 机器学习-鸢尾花数据集

  2.  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。

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2020-06-16
    • 文件大小：4096
    • 提供者：Deepin_L

  1. SVM支持向量机分类鸢尾花数据集iris及代码

  2. SVM支持向量机分类鸢尾花数据集iris及代码，数据集有Excel、data、txt文件格式，代码有data、txt格式演示

  3. 所属分类：互联网

    • 发布日期：2020-09-30
    • 文件大小：8192
    • 提供者：u010110735

  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：48128
    • 提供者：weixin_38724370

  1. 鸢尾花数据集iris.zip

  2. 鸢尾花数据集iris 鸢尾花数据集iris鸢尾花数据集iris鸢尾花数据集iris鸢尾花数据集iris鸢尾花数据集iris鸢尾花数据集iris鸢尾花数据集iris鸢尾花数据集iris鸢尾花数据集iris鸢尾花数据集iris鸢尾花数据集iris鸢尾花数据集iris鸢尾花数据集iris鸢尾花数据集iris

  3. 所属分类：网络攻防

    • 发布日期：2020-12-27
    • 文件大小：996
    • 提供者：sjjsaaaa

  1. 鸢尾花数据集-数据集

  2. 鸢尾花数据集 iris.csv

  3. 所属分类：其它

  1. 鸢尾花数据集 iris.data

  2. 鸢尾花数据集。 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： Iris Setosa、Iris Versicolour、Iris Virginica

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2021-02-06
    • 文件大小：4096
    • 提供者：weixin_40973138

  1. 鸢尾花数据集Iris.csv

  2. 鸢尾花数据集

  3. 所属分类：互联网

    • 发布日期：2021-01-22
    • 文件大小：5120
    • 提供者：LLLLLuuusa

  1. 线性回归中，MGD、BGD与MBGD对比研究(三)——以鸢尾花数据集为例

  2. 上一次，写了MGD、SGD、MBGD的代码实现，现在，我们来康康实例 我们以大名鼎鼎的鸢尾花数据集为例: https://archive.ics.uci.edu/ml/machine-learning-databases/iris/ 下载这个iris.data即可 将其置于当前工作文件夹即可 先导入需要的库: import numpy as np import pandas as pd import random 然后将我们上一次写的函数copy过来: def MGD_train(X, y

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-20
    • 文件大小：79872
    • 提供者：weixin_38687277
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