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

---layout: posttitle: 2018-02-03-PY3下经典数据集iris的机器学习算法举例-零基础key: 20180203tags: 机器学习 ML IRIS python3modify_date: 2018-02-03--- # python3下经典数据集iris的机器学习算法举例-零基础说明:* 本文发布于: gitee,github,博客园* 转载和引用请指明原作者和连接及出处. 正文:* 以下内容可以拷贝到一个python3源码文件,比如较“iris_ml.py”当

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

所有内容都在python源码和注释里,可运行! ########################### #说明: # 撰写本文的原因是,笔者在研究博文“http://python.jobbole.com/83563/”中发现 # 原内容有少量笔误,并且对入门学友缺少一些信息.于是笔者做了增补,主要有: # 1.查询并简述了涉及的大部分算法: # 2.添加了连接或资源供进一步查询: # 3.增加了一些lib库的基本操作及说明: # 4.增加了必须必要的python的部分语法说明: # 5.增加了对

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

''' 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

2016中国APP分类排行榜参选入围产品公示   由中国科学院<互联网周刊>.中国社会科学院信息化研究中心.eNet硅谷动力共同主办的2016中国APP分类排行榜发布暨颁奖晚宴即将举行.此次颁奖晚宴主题是:惊喜的构想只需要1分钟,而惊人的产品却需要许多共性内涵--天下高见,多有相合.此次将要发布的APP分类排行榜,深刻剖析市场动态,解读新时代创新定义,分析用户真实需求,从不同的角度以产品实例为众人作答.以下为迄今的入围产品名单(注:现仍在查遗补缺中). 2016中国APP分类排行榜参选入围产品

前言: 首先今天是元宵节,先祝大伙元宵节快,单纯的快乐! 然后看看开展中的计划: IT联盟创业计划众筹发起:一个想法(续三):一份IT技术联盟创业计划书,开启众筹创业征程 IT联盟创业计划众筹进度:一个想法(续四):IT技术联盟创业众筹进度公示 以及现在向大伙公示目前的进展.解答疑惑及下一阶段的工作计划. 一:目前的进展: 1:入股人数: 目前确认已经入股的共的41人:36人已支付款,5人已登记并在常规的工资发放日15号支付. 2:众筹金额: 共计筹得174000,另有30000未付款. 3:合

第三次团队作业成绩公布 题目 团队作业3: 需求改进&系统设计 团队成绩 成绩公示如下: 缩写 TD BZ GJ CJ SI WBS GS JG DB SS SJ CS DC Total 分值 1 0.25 0.75 1 0.5 1 0.5 1 1 1 1 1 1 10 sns 0.75 0 0 1 0.25 0.75 0.5 1 1 1 1 0.5 0.5 8.25 阿里码码 1 0.25 0 1 0.5 1 0.25 0.5 0 1 1 1 1 8.5 爸爸说的都队 1 0.25 0.75

题目 第一次作业 评分准则: 队名(最好能够体现项目内容,要求有亮点与个性):(1分) 拟作的团队项目描述:一句话(中英文不限):(1分) 队员风采:介绍每一名队员,包括成员性格.擅长的技术.编程的兴趣.希望的软工角色(开发.测试.PM等).一句话宣言等:(5分) 团队的首次合照(有图有真相,合照风格不要呆板,要有创意,有活力):(1分) 团队的特色描述,主要描述有别于其他所有团队的特点或核心竞争力,言简意赅.(1分) 本次团队作业分数总分10分 分数公示 学号 姓名 作业地址 分数 001 葫

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

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)

本文由  网易云发布. 工信部官网 2017年年底,经专家评审和遴选,中华人民共和国工业和信息化部(以下简称“工信部”)公示了2017年电信和互联网行业网络安全试点示范项目,网易云易盾的“自适应DDoS攻击深度检测和防御系统”入选,成为示范项目. 工信部官网对外公布的文档 传统的DDoS防护基于防火墙等专用设备,为应对新的攻击类型.更大的攻击流量,通常需要不断升级相关设备.然而当下,新的攻击类型层出不穷,破记录的攻击流量频频出现,升级设备不但在速度上难以应对,经济投入上更是难以承受.更关键的是,

在有监督学习里面有几个逻辑上的重要组成部件[3],初略地分可以分为:模型,参数 和 目标函数.(此部分转自 XGBoost 与 Boosted Tree) 一.模型和参数   模型指给定输入xi如何去预测 输出 yi.我们比较常见的模型如线性模型(包括线性回归和logistic regression)采用 二.目标函数:损失 + 正则 模型和参数本身指定了给定输入我们如何做预测,但是没有告诉我们如何去寻找一个比较好的参数,这个时候就需要目标函数登场了.一般的目标函数包含下面两项 常见的误差函数有

人社厅发[2019]48号 各省.自治区.直辖市及新疆生产建设兵团人力资源社会保障厅(局).市场监管局.统计局,国务院各部门.各直属机构.各中央企业.有关社会组织人事劳动保障工作机构,中央军委政治工作部兵员和文职人员局: 根据<中华人民共和国劳动法>有关规定,为贯彻落实<国务院关于推行终身职业技能培训制度的意见>提出的“紧跟新技术.新职业发展变化,建立职业分类动态调整机制,加快职业标准开发工作”要求,加快构建与国际接轨.符合我国国情的现代职业分类体系,我们面向社会公开征集新职业信息

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

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&

Java多线程并发之读写锁 本文主要内容:读写锁的理论:通过生活中例子来理解读写锁:读写锁的代码演示:读写锁总结.通过理论(总结)-例子-代码-然后再次总结,这四个步骤来让大家对读写锁的深刻理解. 本篇是<凯哥(凯哥Java:kagejava)并发编程学习>系列之<Lock系列>教程的第七篇:<Java并发包下锁学习第七篇:读写锁>. 一:读写锁的理论 什么是读写锁? 多个线程同时读一个资源类是没有任何问题的,所以为了满足在并发的情况下,读取共享资源应该是可以同时进行的

K-Means算法 非监督式学习对一组无标签的数据试图发现其内在的结构,主要用途包括: 市场划分(Market Segmentation) 社交网络分析(Social Network Analysis) 管理计算机集群(Organize Computer Clusters) 天文学数据分析(Astronomical Data Analysis) K-Means算法属于非监督式学习的一种,算法的输入是:训练数据集$\{x^{(1)},x^{(2)},\ldots, x^{(m)}\}$(其中$x^

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,