利用Maltab对鸢尾花数据集的算法比较

2024-11-11

BP神经网络算法程序实现鸢尾花(iris)数据集分类

作者有话说最近学习了一下BP神经网络,写篇随笔记录一下得到的一些结果和代码,该随笔会比较简略,对一些简单的细节不加以说明. 目录 BP算法简要推导应用实例 PYTHON代码 BP算法简要推导该部分用一个$2\times3\times 2\times1$的神经网络为例简要说明BP算法的步骤. 向前计算输出反向传播误差权重更新应用实例鸢尾花数据集一共有150个样本,分为3个类别,每个样本有4个特征,(数据集链接:http://archive.ics.uci.edu/ml/datas

机器学习——logistic回归，鸢尾花数据集预测，数据可视化

0.鸢尾花数据集鸢尾花数据集作为入门经典数据集.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. 在三个类别中,其中有一个类别和其他两个类别是线性可分的.另外.在sklearn中已内置了此数据集

Python实现鸢尾花数据集分类问题——基于skearn的LogisticRegression

Python实现鸢尾花数据集分类问题——基于skearn的LogisticRegression 一. 逻辑回归逻辑回归(Logistic Regression)是用于处理因变量为分类变量的回归问题,常见的是二分类或二项分布问题,也可以处理多分类问题,它实际上是属于一种分类方法. 概率p与因变量往往是非线性的,为了解决该类问题,我们引入了logit变换,使得logit(p)与自变量之间存在线性相关的关系,逻辑回归模型定义如下: 1 #Sigmoid曲线: 2 import matplotli

【机器学习】Iris Data Set（鸢尾花数据集）

[机器学习]Iris Data Set(鸢尾花数据集) 注:数据是机器学习模型的原材料,当下机器学习的热潮离不开大数据的支撑.在机器学习领域,有大量的公开数据集可以使用,从几百个样本到几十万个样本的数据集都有.有些数据集被用来教学,有些被当做机器学习模型性能测试的标准(例如ImageNet图片数据集以及相关的图像分类比赛).这些高质量的公开数据集为我们学习和研究机器学习算法提供了极大的便利,类似于模式生物对于生物学实验的价值. Iris数据集概况 Iris Data Set(鸢尾属植物数据集)是

探索sklearn | 鸢尾花数据集

1 鸢尾花数据集背景鸢尾花数据集是原则20世纪30年代的经典数据集.它是用统计进行分类的鼻祖. sklearn包不仅囊括很多机器学习的算法,也自带了许多经典的数据集,鸢尾花数据集就是其中之一. 导入的方法很简单,不过我比较好奇它是如何来存储这些数据的,于是我决定去背后看一看 from sklearn.datasets import load_iris data = load_iris() 找到sklearn包的路径,发现包可不少,不过现在扔在一边,以后再来探索,我现在要找到是datasets文

做一个logitic分类之鸢尾花数据集的分类

做一个logitic分类之鸢尾花数据集的分类 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. 首先我们来加载一下数据集.同时大概的展示下数据结构和数据摘要. import numpy as np

[机器学习 ]PCA降维--两种实现 : SVD或EVD. 强力总结. 在鸢尾花数据集(iris)实做

PCA降维--两种实现 : SVD或EVD. 强力总结. 在鸢尾花数据集(iris)实做今天自己实现PCA,从网上看文章的时候,发现有的文章没有搞清楚把SVD(奇异值分解)实现和EVD(特征值分解)实现,查阅多个文章很容易更糊涂,所以搞懂之后写下这个总结. 先说最关键的点: a. PCA两个主要的实现方式: SVD(奇异值分解), EVD(特征值分解). b. 特征值分解方式需要计算协方差矩阵,分解的是协方差矩阵. SVD方式不需要计算协方差矩阵,分解的是经过中心化的原数据矩阵 1.特征值分

Python实现鸢尾花数据集分类问题——基于skearn的NaiveBayes

Python实现鸢尾花数据集分类问题——基于skearn的NaiveBayes 代码如下: # !/usr/bin/env python # encoding: utf-8 __author__ = 'Xiaolin Shen' from sklearn.naive_bayes import GaussianNB,BernoulliNB import numpy as np import pandas as pd from sklearn import preprocessing from sk

Python实现鸢尾花数据集分类问题——基于skearn的SVM

Python实现鸢尾花数据集分类问题——基于skearn的SVM 代码如下: # !/usr/bin/env python # encoding: utf-8 __author__ = 'Xiaolin Shen' from sklearn import svm import numpy as np from sklearn import model_selection import matplotlib.pyplot as plt import matplotlib as mpl from m

python 鸢尾花数据集报表展示

import seaborn as snsimport pandas as pdimport matplotlib.pyplot as pltsns.set_style('white',{'font.sans-serif':['simhei','Arial']})from sklearn.datasets import load_iris data = load_iris() #加载鸢尾花数据集tt = pd.DataFrame(data=data.data, columns=data.feat

Journal of Proteomics Research | 利用混合蛋白质组模型对MBR算法中错误转移鉴定率的评估

题目:Evaluating False Transfer Rates from the Match-between-Runs Algorithm with a Two-Proteome Model 期刊:Journal of Proteome Research 发表时间:September 23, 2019 DOI:10.1021/acs.jproteome.9b00492 分享人:任哲内容与观点: 大家好,本次分享的是发表在Journal of Proteome Research上的一篇关于

实验一使用sklearn的决策树实现iris鸢尾花数据集的分类

使用sklearn的决策树实现iris鸢尾花数据集的分类要求: 建立分类模型,至少包含4个剪枝参数:max_depth.min_samples_leaf .min_samples_split.max_features和criterion参数. 运用GridSearchCV,寻找出最优参数. 绘制出在不同的max_depth下的学习曲线. 步骤: 一.导入各种我们需要的模块或者数据集等 graphviz安装(安装完配置好路径还是不行的话重启一下电脑) from sklearn import tr

利用Python实现一个感知机学习算法

本文主要参考英文教材Python Machine Learning第二章.pdf文档下载链接: https://pan.baidu.com/s/1nuS07Qp 密码: gcb9. 本文主要内容包括利用Python实现一个感知机模型并利用这个感知机模型完成一个分类任务. Warren和McCullock于1943年首次提出MCP neuron神经元模型[1],之后,Frank Rosenblatt在MCP neuron model的基础之上提出了感知机Perceptron模型[2].具体细节请阅

Python实现鸢尾花数据集分类问题——使用LogisticRegression分类器

. 逻辑回归逻辑回归(Logistic Regression)是用于处理因变量为分类变量的回归问题,常见的是二分类或二项分布问题,也可以处理多分类问题,它实际上是属于一种分类方法. 概率p与因变量往往是非线性的,为了解决该类问题,我们引入了logit变换,使得logit(p)与自变量之间存在线性相关的关系,逻辑回归模型定义如下: #Sigmoid曲线: import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np def Sigmoid(x): re

利用canvas实现的中点Bresenham算法

Bresenham提出的直线生成算法的基本原理是,每次在最大位移方向上走一步,而另一个方向是走步还是不走步取决于误差项的判别,具体的实现过程大家可以去问度娘.我主要是利用canvas画布技术实现了这个过程,算法可能还是有点小问题,欢迎大家给我留言建议,一定虚心接受. <!DOCTYPE html> <html lang="en"> <head> <meta charset="UTF-8"> <title>中

C语言利用指针排序与选择排序算法

//读入字符串,并排序字符串 #include <stdio.h> #include <string.h> #define SIZE 81 #define LIM 20 #define HALT "" void stsrt(char * strings [], int num); //字符串排序函数 char * s_gets(char * st,int n); int main(void) { char input[LIM][SIZE]; char *ptst

SAS笔记(8) 利用数组重构SAS数据集

在实际应用中,我们经常会把宽数据(一个患者一条观测)转化为长数据(一个患者多条观测)或者将长数据(一个患者多条观测)转换为宽数据(一个患者一条观测),在R中我们可以利用Reshape2包来实现.在SAS中有两种实现方法:数组和TRANSPOSE.这一篇博文先讲解利用数组重构SAS数据,下一篇博文将介绍利用TRANSPOSE函数重构SAS数据. 1.宽数据变长数据 ***创建数据集 DATA DIAGNOSE; INPUT @1 PATNO 2. @3 DATE MMDDYY10. @14 DX1

利用双重检查锁定和CAS算法：解决并发下数据库的一致性问题

背景最近有一个场景遇到了数据库的并发问题.现在先由我来抽象一下,去掉不必要的繁杂业务. 数据库表book存储着每本书的阅读量,一开始数据库是空的,不存在任何的数据.当用户访问接口的时候,判断表book是否存在此书的记录,如果不存在,即插入一条新记录,而且阅读量设置为1:当下个用户再阅读此书时,再调用接口就直接将此书的阅读量增加1,而不用再插入新记录. 并发下出现的问题下面看一下伪代码: public void addOrUpdateBook{ Book oldBook = thi

利用python分析泰坦尼克号数据集

1 引言刚接触python与大数据不久,这个是学长给出的练习题目.知识积累太少,学习用了不少的时间.尽量详细的写,希望对各位的学习有所帮助. 2 背景 2.1 Kaggle 本次数据集来自于Kaggle.Kaggle是一个数据分析建模的应用竞赛平台.想要了解详细资料的小伙伴请自行百度. 2.2 泰坦尼克号本次问题页面请到Data页面下载数据集数据集的各属性在Data页面下有详细介绍. 问题就是以大家熟悉的泰坦尼克号为背景展开的,本次任务的目的就是构建一个可以根据乘客个人信息推测乘客是否生

利用Queue队列实现FIFO的算法

#!/usr/bin/env python # -*- coding: utf-8 -*- # learn <<Problem Solving with Algorithms and Data Structures>> # Release 3.0 # chengang882 @ 2016-12-20 # 它可以将常见的中缀表达式转换成后缀表达式,并计算这个表达示的值 # Completed implementation of a queue ADT import random #数

基于SVM的鸢尾花数据集分类实现[使用Matlab]

iris数据集的中文名是安德森鸢尾花卉数据集,英文全称是Anderson’s Iris data set.iris包含150个样本,对应数据集的每行数据.每行数据包含每个样本的四个特征和样本的类别信息,所以iris数据集是一个150行5列的二维表.通俗地说,iris数据集是用来给花做分类的数据集,每个样本包含了花萼长度.花萼宽度.花瓣长度.花瓣宽度四个特征(前4列),我们需要建立一个分类器,分类器可以通过样本的四个特征来判断样本属于山鸢尾.变色鸢尾还是维吉尼亚鸢尾(这三个名词都是花的品种). 数

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