使用iris数据集的前一百个数据

2024-11-07

机器学习笔记2 – sklearn之iris数据集

前言本篇我会使用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--Decision Tree(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. 代码分解读取数据集 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: # 引入datasets from skle

用Python实现支持向量机并处理Iris数据集

SVM全称是Support Vector Machine,即支持向量机,是一种监督式学习算法.它主要应用于分类问题,通过改进代码也可以用作回归.所谓支持向量就是距离分隔面最近的向量.支持向量机就是要确保这些支持向量距离超平面尽可能的远以保证模型具有相当的泛化能力. 当训练数据线性可分时,通过硬间隔最大化,学习一个线性分类器,即线性可分支持向量机:当训练数据近似线性可分时,通过软间隔最大化,也学习一个线性分类器,即线性支持向量机:当训练数据线性不可分时,通过使用核技巧,将低维度的非线性问题转化为高

sklearn训练感知器用iris数据集

简化版代码 from sklearn import datasets import numpy as np #获取data和类标 iris = datasets.load_iris() X = iris.data[:,[2,3]] y = iris.target #测试样本和训练样本三七分 from sklearn.model_selection import train_test_split X_train,X_test,y_train,y_test = train_test_split(X,

Iris数据集实战

本次主要围绕Iris数据集进行一个简单的数据分析, 另外在数据的可视化部分进行了重点介绍. 环境 win8, python3.7, jupyter notebook 目录 1. 项目背景 2. 数据概览 3. 特征工程 4. 构建模型正文 1. 项目背景鸢尾属(拉丁学名:Iris L.), 单子叶植物纲, 鸢尾科多年生草本植物, 开的花大而美丽, 观赏价值很高. 鸢尾属约300种, Iris数据集中包含了其中的三种: 山鸢尾(Setosa), 杂色鸢尾(Versicolour), 维吉尼亚

从Iris数据集开始---机器学习入门

代码多来自<Introduction to Machine Learning with Python>. 该文集主要是自己的一个阅读笔记以及一些小思考,小总结. 前言在开始进行模型训练之前,非常有必要了解准备的数据:数据的特征,数据和目标结果之间的关系是什么?而且这可能是机器学习过程中最重要的部分. 在开始使用机器学习实际应用时,有必要先回答下面几个问题: 解决的问题是什么?现在收集的数据能够解决目前的问题吗? 该问题可以转换成机器学习问题吗?如果可以,具体属于哪一类?监督 or 非监督从

R语言实现分层抽样(Stratified Sampling)以iris数据集为例

R语言实现分层抽样(Stratified Sampling)以iris数据集为例 1.观察数据集 head(iris) Sampling)以iris数据集为例"> 选取数据集中前6个数据,我们可以看出iris数据集一共有5个字段. dim(iris) Sampling)以iris数据集为例"> iris数据集一共有150条数据,5个字段 summary(iris) Sampling)以iris数据集为例"> 观察各个变量的内容,可以看出前四个变量(Se

9. 获得图片路径，构造出训练集和验证集，同时构造出相同人脸和不同人脸的测试集，将结果存储为.csv格式 1.random.shuffle(数据清洗) 2.random.sample(从数据集中随机选取2个数据) 3. random.choice(从数据集中抽取一个数据) 4.pickle.dump(将数据集写成.pkl数据)

1. random.shuffle(dataset) 对数据进行清洗操作参数说明:dataset表示输入的数据 2.random.sample(dataset, 2) 从dataset数据集中选取2个数据参数说明:dataset是数据, 2表示两个图片 3. random.choice(dataset) 从数据中随机抽取一个数据参数说明: dataset 表示从数据中抽取一个数据 4. pickle.dump((v1,v2), f_path,pickle.HIGHEST_PROTOCOL)

85、使用TFLearn实现iris数据集的分类

''' Created on 2017年5月21日 @author: weizhen ''' #Tensorflow的另外一个高层封装TFLearn(集成在tf.contrib.learn里)对训练Tensorflow模型进行了一些封装 #使其更便于使用. #使用TFLearn实现分类问题 #为了方便数据处理,本程序使用了sklearn工具包, #更多信息可以参考http://scikit-learn.org from sklearn import model_selection from sk

OAF_开发系列03_实现OAF如何在保存前判断数据是否存在变更（案例）

2014-06-26 Created By BaoXinjian

【springMVC】简单的前后端数据交流

最最常见两种,一则返回视图模板(文档),二则为json数据.就使用一个源代码文件来看看springmvc是怎么做到的. 1.UserController.java源代码文件 (这里额外的使用了fastjson架包来将对象解析为json) package com.zay; import com.alibaba.fastjson.JSON; import org.springframework.stereotype.Controller; import org.springframework.web

两种方法实现asp.net方案的前后端数据交互（aspx文件、html+ashx+ajax）

一个HTML页面只能显示HTML代码信息,不能与数据库进行数据的交互.asp.net方案提供了网页与数据库交互的方法,这里举出两种:①aspx文件 ②ashx文件+ajax技术一.创建数据库这里以SQL Server数据库为例,打开SSMS,创建一个数据库,注意数据库的保存路径,后面要将数据库复制到Visual Studio的工程项目中. 打开Visual Studio,创建一个基于.NET Framework的空项目(不创建.NET Core项目). 在右侧的Solution Explor

vue-resource的使用，前后端数据交互

vue-resource的使用,前后端数据交互 1:导入vue与vue-resource的js js下载: https://pan.baidu.com/s/1fs5QaNwcl2AMEyp_kUgFyQ 注意如果是springBoot项目需要在配置文件中排除静态文件的拦截: post方法: 写法一: new Vue({ el:"#app", data:{ tableMsg:"vue+html+bootstrap", userList:[] }, methods:

前后端数据交互处理基于原生JS模板引擎开发

json数据错误处理,把json文件数据复制到----> https://www.bejson.com/ 在线解析json 这样能直观的了解到是否是json数据写错,在控制台打断点,那里错误打那里断点,观察是否有错误. <!DOCTYPE html> <html> <head> <title>前后端数据交互处理原生JS模板引擎开发</title> <meta charset ='utf-8'> <script type=&

SQLite的时间差判断--删除N天前的数据的两种写法

比如我有个用SQLite Studio创建的Sqlite3类型数据库,里面有个表名为StatisticsData的表结构是 : -- 表:StatisticsData CREATE TABLE "StatisticsData" ( "Id" TEXT NOT NULL, "MachineName" NVARCHAR, "SessionId" INTEGER, "ProcessId" INTEGER, &qu

iris数据集(.csv .txt)免费下载

我看CSDN下载的iris数据集都需要币,我愿意免费共享,希望下载后的朋友们给我留个言分享iris数据集(供学习使用): 链接: https://pan.baidu.com/s/1Knsp7zn-CGkPs8k-akpiww 密码: ejnw ( 1.有header:2.有.csv和.txt两种格式)

SpringMVC参数绑定学习总结【前后端数据参数传递】

目录 1. 绑定机制 2. 支持的数据类型 3. 参数请求中文乱码解决 4.自定义类型转换器 5.最后参数绑定学习小结 SpringMVC作为Controller层(等价servlet和struts中的action)专门用来处理页面的一些请求,然后将数据再通过视图返回给用户的,因此可见前后端数据参数传递相对springmvc的重要性,这篇文章将总结一下springmvc中如何接收前台页面的参数,即springmvc中的参数绑定问题. @ 1. 绑定机制表单提交的数据都是k=v格式的,Sprin

linux命令行删除N天前的数据的命令

命令: find . -mtime +N -type f -name "*.log.*" -exec rm -f {} \; 简单解释: find .查询 ; -mtime 规定时间的一个参数,固定格式; +N : N是指N天前; -type f :类型文件; -name: 名称; "*.log.*" :要删除的文件的后缀名称,如果是删除全部,可以写"*"; -exec rm -f {} \ :固定格式,递归删除前面条件约束下的文件; 举例

对GraphQL-BFF：微服务背景下的前后端数据交互方案的研究-------引用

随着多终端.多平台.多业务形态.多技术选型等各方面的发展,前后端的数据交互,日益复杂. 同一份数据,可能以多种不同的形态和结构,在多种场景下被消费. 在理想情况下,这些复杂性可以全部由后端承担.前端只管从后端接口里,拿到已然整合完善的数据. 然而,不管是因为后端的领域模型,还是因为微服务架构.作为前端,我们感受到的是,后端提供的接口,越发不够前端友好.我们必须自行组合多个后端接口,才能获取到完整的数据结构. 面向领域模型的后端需求,跟面向页面呈现的前端需求,出现了不可调和的矛盾. 这种背景下,本

web前后端数据交互

前后端数据交互是每一名web程序员必须熟悉的过程,前后端的数据交互重点在于前端是如何获取后端返回的数据,毕竟后端一般情况下只需要将数据封装到一个jsonMap,然后return就完了.下面通过一个list.js来说明后端是如何将数据传到前端,前端是如何获取数据,并进行数据展示的. /** * 列表方法 * 1.列表页面显示列表内容的div容器ID为list_container * 2.列表页面模板区域textarea的ID为list_template * 3.列表页面显示列表页码下拉框的div容

iris数据集预测

iris数据集预测(对比随机森林和逻辑回归算法) 随机森林 library(randomForest) #挑选响应变量 index <- subset(iris,Species != "setosa")ir <- droplevels(index) set.seed(1) ind<-sample(2,nrow(ir),replace=TRUE,prob=c(0.7,0.3)) train<-ir[ind==1,] test<-ir[ind==2,] rf&

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