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  1. BP神经网络对iris数据集进行分类 MATLAB

  2. 对isir数据集进行分类，各选取三种花的25个样本作为训练数据，其余作为测试数据，多训练几次，准确率可以达到98%左右

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2015-05-11
    • 文件大小：2048
    • 提供者：yezi_1026

  1. 标准的Iris数据集

  2. 标准的Iris数据集，检测您的分类算法哦

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2008-11-06
    • 文件大小：3072
    • 提供者：realzheng

  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：9216
    • 提供者：yezi_1026

  1. iris数据集

  2. 应用非常广泛的机器学习数据集，包含150个实例，4种特征值，试用于分类算法的测试。

  3. 所属分类：Python

    • 发布日期：2016-10-25
    • 文件大小：5120
    • 提供者：youyuyixiu

  1. Iris数据集分类，查看几种分类方法的效率

  2. Iris数据集分类，查看几种分类方法的效率

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2009-01-04
    • 文件大小：45056
    • 提供者：kenbob

  1. iris数据集(txt)

  2. 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：其它

    • 发布日期：2018-01-23
    • 文件大小：3072
    • 提供者：fanxindong0620

  1. Iris数据集（word）

  2. 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：其它

    • 发布日期：2018-01-23
    • 文件大小：50176
    • 提供者：fanxindong0620

  1. Fisher的Iris数据集作为神经网络程序的测试数据集

  2.   本文以Fisher的Iris数据集作为神经网络程序的测试数据集。 由于英文的类无法识别，故需要把对应的类用数字标识，数据集变成： 。这里简要介绍一下Iris数据集：有一批Iris花，已知这批Iris花可分为3个品种，现需要对其进行分类。不同品种的Iris花的花萼长度、花萼宽度、花瓣长度、花瓣宽度会有差异。我们现有一批已知品种的Iris花的花萼长度、花萼宽度、花瓣长度、花瓣宽度的数据。一种解决方法是用已有的数据训练一个神经网络用作分类器。

  3. 所属分类：spark

    • 发布日期：2020-05-22
    • 文件大小：5120
    • 提供者：qingfengxd1

  1. iris数据集分类（含数据集TXT格式）.zip

  2. 简单的TXT格式的iris数据集分类，基于matlab软件进行。且只限于前三个属性的简单分类，并非万用分类代码。

  3. 所属分类：算法与数据结构

    • 发布日期：2020-04-29
    • 文件大小：2048
    • 提供者：Zxy_1230

  1. 鸢尾花（iris)数据集.rar

  2. 鸢尾花（iris)数据集,提供大家下载，方便进行各种学习。包括txt,cvs格式，可以直接使用。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。

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2020-04-11
    • 文件大小：35840
    • 提供者：whfansr

  1. iris数据集.csv.arff

  2.  对于iris数据集，它包含了150个实例（每个分类包含50个实例），共有sepal length、sepal width、petal length、petal width和class五种属性。其中前四种属性为数值类型，class属性为分类属性，表示实例所对应的类别。该数据集中的全部实例共可分为三类：Iris Setosa、Iris Versicolour和Iris Virginica。

  3. 所属分类：餐饮零售

    • 发布日期：2020-06-09
    • 文件大小：4096
    • 提供者：weixin_44128687

  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：142336
    • 提供者：weixin_38616033

  1. 线性分类器理论基础、Fisher判别算法、Iris数据集实战

  2. 目录一、线性分类器理论基础二、Fisher判别1.算法描述2.推导过程3.python代码实现算法4.类间散度矩阵和类内散度矩阵4.1.类内散度矩阵4.2.类间散度矩阵4.3.总体散度矩阵三、Iris数据集实战1.数据可视化1.1 relplot1.2 jointplot1.3 distplot1.4 boxplot1.5 violinplot1.6 pairplot2.构建模型 一、线性分类器理论基础 假设对一模式X已抽取n个特征，表示为： X=（x1,x2,x3,….xn）T X=（x_1,

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-12-20
    • 文件大小：115712
    • 提供者：weixin_38577648

  1. 机器学习–Iris数据集的Fisher线性分类以及数据可视化技术的学习

  2. Iris数据集的Fisher线性分类以及数据可视化技术的学习1.Iris数据集的Fisher线性分类2.数据可视化技术的学习1.数据集介绍2.观看数据前5行3.特征工程1.数据清洗2.数据可视化3.jointplot4.distplot5.boxplot6.violinplot7.violinplot8.pairplot 1.Iris数据集的Fisher线性分类 import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-12-20
    • 文件大小：87040
    • 提供者：weixin_38675341

  1. 人工智能基础学习： 用Jupyter完成Iris数据集的 Fisher线性分类，并学习数据可视化技术

  2. jupyter完成Iris数据集的Fisher线性分类并可视化Iris数据集的Fisher线性分类可视化学习 Iris数据集的Fisher线性分类 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（setosa、versicolour、virginica），每类50个数据，每个数据包含4个属性，花萼长度、宽度和花瓣长度、宽度。 from sklearn import datasets import matplotlib.pyplot as plt impor

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-12-20
    • 文件大小：79872
    • 提供者：weixin_38748556

  1. Task-6-Decision-Tree-Classifier:使用R语言在IRIS数据集上应用决策树。 将rpart，rpart.plots和party包用于Decsion Tree-源码

  2. 任务6-决策树分类器 使用R语言在IRIS数据集上应用决策树。 使用Decant Tree的rpart，rpart.plots和party包。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-18
    • 文件大小：276480
    • 提供者：weixin_42117485

  1. Iris-Inference-Web-Service：该项目包含用于通过fastAPI接口为在Iris数据集上训练的XGBoost多类分类器提供服务的代码-源码

  2. 虹膜推理网络服务 该项目包含用于为在Iris数据集上训练的XGBoost多类别分类器提供服务的代码，并通过启用了docker的fastAPI接口提供服务，此外还包括pytest单元测试以及通过蝗虫对已部署服务的负载测试。 通过在项目根文件夹中运行以下命令，可以使用pipreqs提取需求： pipreqs --encoding=utf8 ./ 运行网络服务器 cd src uvicorn main:app --port 8006 (--reload) 或使用docker-compose： d

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-23
    • 文件大小：49152
    • 提供者：weixin_42119281

  1. KNN-on-Iris-数据集：将KNN分类器应用于Iris数据集的简短示例-源码

  2. 虹膜上的KNN数据集 将KNN分类器应用于Iris数据集 将KNN分类器（使用Sklearn）应用于Iris数据集的简单示例

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-15
    • 文件大小：41984
    • 提供者：weixin_42128676

  1. 机器学习笔记2–sklearn之iris数据集

  2. 本文来自于fujiabin,本篇会使用scikit-learn这个开源机器学习库来对iris数据集进行分类练习。我将分别使用两种不同的scikit-learn内置算法——DecisionTree（决策树）和kNN（邻近算法），随后我也会尝试自己实现kNN算法。目前为止，我还是在机器学习的入门阶段，文章中暂不详细解释算法原理，如果想了解细节信息可自行搜索。scikit-learn中预制了很多经典数据集，非常方便我们自己练习用。使用方式也很容易： load_iris返回的结果有如下属性：featur

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-27
    • 文件大小：63488
    • 提供者：weixin_38693657

  1. Iris数据集的 Fisher线性分类以及数据可视化

  2. 这用Jupyter完成Iris数据集的 Fisher线性分类，并学习数据可视化技术 。里写目录标题用Jupyter完成Iris数据集的 Fisher线性分类，并学习数据可视化技术 。一、完成Iris数据集的 Fisher线性分类判断准确率二、学习数据可视化1、数据概览1.1、读取文件1.2、前五行数据1.3、后五行数据1.4、查看数据整体信息1.5、描述性统计1.6、对每种特征计数2、特征工程2.1、引入可视化所需要的库2.2、去掉Species下的字符2.2、绘制花萼的长度与宽度的散点图2.3

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-20
    • 文件大小：110592
    • 提供者：weixin_38591011
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