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

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

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

本博客只用于学习,如果有错误的地方,恳请指正,如需转载请注明出处. 看机器学习也是有一段时间了,这两天终于勇敢地踏出了第一步,实现了HOG+SVM对图片分类,具体代码可以在github上下载,https://github.com/subicWang/HOG-SVM-classifer.大家都说HOG+SVM是在行人检测中很合拍的一对.至于为啥,我也讲不清楚.我猜想这么合拍的一对应用在图片分类上效果应该也不错吧,事实证明确实还行,速度挺快,分类正确率还行.我用的数据集是http://www.cs.

. 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

一.MNIST实验内容 MNIST的实验比较简单,可以直接通过下面的程序加上程序上的部分注释就能很好的理解了,后面在完善具体的相关的数学理论知识,先记录在这里: 代码如下所示: import tensorflow as tf from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np %matplotlib inline mnist =

import xgboost as xgb import numpy as np import pandas as pd from sklearn.model_selection import train_test_split if __name__ == '__main__': iris_feature_E = "sepal lenght", "sepal width", "petal length", "petal width&qu

一. 前言 由于最近有一个邮件分类的工作需要完成,研究了一下基于SVM的垃圾邮件分类模型.参照这位作者的思路(https://blog.csdn.net/qq_40186809/article/details/88354825),使用trec06c这个公开的垃圾邮件语料库(https://plg.uwaterloo.ca/~gvcormac/treccorpus06/)作为数据进行建模.并对代码进行优化,提升训练速度. 工作过程如下: 1,数据预处理,提取每一封邮件的内容,进行分词,数据清洗.

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

一.实验目的和内容 (一)实验目的 1.熟悉支持向量机SVM(Support Vector Machine)模型分类算法的使用. 2.用svm-train中提供的代码框架(填入SVM分类器代码)用train.data训练数据提供的矩阵来训练参数得到训练模型model,利用libsvm进行模型的训练,分类预测等. 3.利用model和svm-train的代码来分类测试数据集test.data,并报告其分类正确率. (二)实验内容 支持向量机将向量映射到一个更高维的空间裡,在这个空间里建立有一个最大

项目 内容 课程班级博客链接 班级博客 这个作业要求链接 作业要求 我的课程学习目标 (1)理解并掌握代码风格及设计规范:(2)通过任务3进行协作开发,尝试进行代码复审,在进行同伴复审的过程中体会结对编程: (3)在学习D{0-1}问题的解法的同时掌握程序设计的模块化开发,并熟悉PSP流程.(4)掌握Github协作开发的操作方法. 这个作业在哪些方面帮助我实现学习目标 (1)通过对实验二博客进行阅读评价,发现同伴的不足,同时可以对自己实验二的部分遗留问题得到解决:(2)通过阅读<构建之法>第

实验三 软件工程结对项目 项目 内容 课程班级博客链接 https://edu.cnblogs.com/campus/xbsf/2018CST 这个作业要求链接 https://www.cnblogs.com/nwnu-daizh/p/14604444.html 我的课程学习目标 完成课程要求的基础上,对软件工程有系统的理解 这个作业在哪些方面帮助我实现学习目标 (1)提高了自己的编程能力:(2)让我明白了团队协作.分工的重要性:(3)了解软件处结对编程.和同伴分工以及与同伴如何更好的交流. 结

实验三 软件工程结对项目 项目 内容 课程班级博客链接 https://edu.cnblogs.com/campus/xbsf/2018CST 这个作业要求链接 https://www.cnblogs.com/nwnu-daizh/p/14604444.html 我的课程学习目标 (1)掌握软件项目结对开发流程:(2)掌握Github发布软件项目的操作方法. 这个作业在哪些方面帮助我实现学习目标 (1)在程序设计方面提高了自己的编程能力:(2)让我了解了团队协作.分工的重要性:(3)结对编程.和

项目 内容 课程班级博客 2018卓越工程师班 这个作业要求链接 实验三 软件工程结对项目 我的课程学习目标 1.体验软件项目开发中的两人合作,练习结对编程:2.掌握Github协作开发程序的操作方法. 这个作业在哪些方面帮助我实现学习目标 1.熟悉了结对编程:2.熟悉了GitHub的相关操作. 结对方学号-姓名 201871030117-李亚楠 结对方本次博客作业链接 李亚楠 本项目Github的仓库链接地址 实验三仓库链接 任务一:阅读<现代软件工程-构建之法>第3-4章内容,理解并掌握代

项目 内容 课程班级博客链接 班级博客 这个作业要求链接 作业要求 我的课程学习目标 1.体验软件项目开发中的两人合作,练习结对编程(Pair programming) 2.掌握GitHub协作开发程序的操作方法 这个作业在哪些方面帮助我实现学习目标 1.通过阅读<现代软件工程-构建之法>第3-4章内容,理解并掌握代码风格规范.代码设计规范.代码复审.结对编程概念2.通过软件项目合作开发,体会到了结对编程的真正益处3.通过开发D{0-1}KP 实例数据集算法实验平台,学习到了编程在软件工程里的

项目 内容 课程班级博客链接 班级博客 这个作业要求链接 作业要求 我的课程学习目标 学习软件工程的理论和知识,掌握软件开发流程,增强实践能力 这个作业在哪些方面帮助我实现学习目标 体验软件项目开发中的两人合作,练习结对编程(Pair programming), 掌握Github协作开发程序的操作方法 结对方学号-姓名 201871010202-曹盼盼 结对方本次博客作业链接 结对方博客链接 本项目Github的仓库链接地址 Github仓库地址 1.实验目的与要求 (1)体验软件项目开发中的两

项目 内容 课程班级博客链接 班级博客链接 这个作业要求链接 作业要求链接 我的课程学习目标 了解软件工程的作用与意义,将软件工程与过去所学相结合 这个作业在哪些方面帮助我实现学习目标 体验了结对式的两人合作编程开发流程,了解了Github协作开发程序的操作方法 结对方学号-姓名 201871030112-贾傲羊 结对方本次博客作业链接 结对方本次博客作业链接 本项目Github的仓库链接地址 1.服务器,2.客户端 任务一:阅读<现代软件工程-构建之法>第3-4章内容,理解并掌握代码风格规范

201871030139-于泽浩 实验三 结对项目-<D{0-1}KP 实例数据集算法实验平台>项目报告 项目 内容 课程班级博客链接 2018级卓越班 这个作业要求链接 软件工程结对项目 我的课程学习目标 (1)体验软件项目开发中的两人合作,练习结对编程(Pair programming).(2)掌握Github协作开发程序的操作方法.(3)使用Python编写D{0-1}KP 实例数据集算法实验平台 这个作业在哪些方面帮助我实现学习目标 (1)自学<构建之法>第3-4章内容,学

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