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

一个朋友让帮忙做图像分类,用FCM聚类算法,网上查了一下,FCM基本都是对一幅图像进行像素的分类,跟他说的任务不太一样,所要做的是将一个文件夹里的一千多幅图像进行分类.图像大概是这个样子的(是25*25的小图像): 自己写太麻烦,我花了些时间在GitHub上找了FCM的算法,有一个比较合适的算法,链接如下:https://github.com/HosseinAbedi/FCM ,这个代码本来是用FCM处理鸢尾花分类的,输入是鸢尾花的四个特征,输出是三个预测类别.因为图像就是矩阵,矩阵也是多维向量

写在前面 准备近期将微软的machinelearning-samples翻译成中文,水平有限,如有错漏,请大家多多指正. 如果有朋友对此感兴趣,可以加入我:https://github.com/feiyun0112/machinelearning-samples.zh-cn 鸢尾花分类 ML.NET 版本 API 类型 状态 应用程序类型 数据类型 场景 机器学习任务 算法 v0.7 动态 API 最新版本 控制台应用程序 .txt 文件 鸢尾花分类 多类分类 Sdca Multi-class

半年前用numpy写了个鸢尾花分类200行..每一步计算都是手写的  python构建bp神经网络_鸢尾花分类 现在用pytorch简单写一遍,pytorch语法解释请看上一篇pytorch搭建简单网络 import pandas as pd import torch.nn as nn import torch class MyNet(nn.Module): def __init__(self): super(MyNet, self).__init__() self.fc = nn.Sequen

看了原理,总觉得需要用具体问题实现一下机器学习算法的模型,才算学习深刻.而写此博文的目的是,网上关于K-NN解决此问题的博文很多,但大都是调用Python高级库实现,尤其不利于初级学习者本人对模型的理解和工程实践能力的提升,也不利于Python初学者实现该模型. 本博文的特点: 一 全面性地总结K-NN模型的特征.用途 二  基于Python的内置模块,不调用任何第三方库实现 博文主要分为四部分: 基本模型(便于理清概念.回顾模型) 对待解决问题的重述 模型(算法)和评价(一来,以便了解模型特点

目录 Logistic回归(鸢尾花分类) 一.导入模块 二.获取数据 三.构建决策边界 四.训练模型 4.1 C参数与权重系数的关系 五.可视化 更新.更全的<机器学习>的更新网站,更有python.go.数据结构与算法.爬虫.人工智能教学等着你:https://www.cnblogs.com/nickchen121/ Logistic回归(鸢尾花分类) 一.导入模块 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from matplot

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目录 AdaBoost算法代码(鸢尾花分类) 一.导入模块 二.导入数据 三.构造决策边界 四.训练模型 4.1 训练模型(n_e=10, l_r=0.8) 4.2 可视化 4.3 训练模型(n_estimators=300, learning_rate=0.8) 4.4 训练模型(n_estimators=300, learning_rate=0.5) 4.5 训练模型(n_estimators=600, learning_rate=0.7) 更新.更全的<机器学习>的更新网站,更有pyth

import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from sklearn import datasets, linear_model,svm from sklearn.model_selection import train_test_split def load_data_classfication(): ''' 加载用于分类问题的数据集 ''' # 使用 scikit-learn 自带的 iris 数据集 iris=datasets.lo

欢迎访问我的GitHub https://github.com/zq2599/blog_demos 内容:所有原创文章分类汇总及配套源码,涉及Java.Docker.Kubernetes.DevOPS等: 本篇概览 本文是<DL4J>实战的第二篇,前面做好了准备工作,接下来进入正式实战,本篇内容是经典的入门例子:鸢尾花分类 下图是一朵鸢尾花,我们可以测量到它的四个特征:花瓣(petal)的宽和高,花萼(sepal)的 宽和高: 鸢尾花有三种:Setosa.Versicolor.Virginic

1.首先,你需要安装完成Matlab. 2.将libsvm-3.17.zip和drtoolbox.tar文件解压到:libsvm-3.17文件夹和drtoolbox,并放到MATLAB的工具箱安装目录下, 例如:C:\Program Files\MATLAB\R2014a\toolbox目录下. 3.启动Matlab. 4.单击File菜单下的Set Path...菜单项,打开Set Path对话框. 5.单击Add with Subfolders...命令按钮,进入C:\Program Fil

1.问题简述 假设有一名植物学爱好者对她发现的鸢尾花的品种很感兴趣.她收集了每朵鸢尾花的一些测量数据: 花瓣的长度和宽度以及花萼的长度和宽度,所有测量结果的单位都是厘米. 她还有一些鸢尾花的测量数据,这些花之前已经被植物学专家鉴定为属于 setosa.versicolor 或 virginica 三个品种之一.对于这些测量数据,她可以确定每朵鸢尾花所属的品种. 我们假设这位植物学爱好者在野外只会遇到这三种鸢尾花.我们的目标是构建一个机器学习模型,可以从这些已知品种的鸢尾花测量数据中进行学习,从而

决策树算法 决策树算法主要有ID3, C4.5, CART这三种. ID3算法从树的根节点开始,总是选择信息增益最大的特征,对此特征施加判断条件建立子节点,递归进行,直到信息增益很小或者没有特征时结束. 信息增益:特征 A 对于某一训练集 D 的信息增益 \(g(D, A)\) 定义为集合 D 的熵 \(H(D)\) 与特征 A 在给定条件下 D 的熵 \(H(D/A)\) 之差. 熵(Entropy)是表示随机变量不确定性的度量. \[ g(D, A) = H(D) - H(D \mid A)

MATLAB格式化输出控制 format 默认格式 format short 5字长定点数 format long 15字长定点数 format short e 5字长浮点数 format long e 15字长浮点数 format short g format long g format hex 16进制 format bank 定点货币形式 format rat 小数分数表示 format + +,-,空格 format compact 压缩空格 format loose 包括空格和空行 f

IDE:jupyter   数据集请查看:鸢尾花数据集 测试效果预览   成功率96.7% 代码已上传到码云

使用python语言 学习k近邻分类器的api 欢迎来到我的git查看源代码: https://github.com/linyi0604/MachineLearning from sklearn.datasets import load_iris from sklearn.cross_validation import train_test_split from sklearn.preprocessing import StandardScaler from sklearn.neighbors

Matlab是矩阵语言,如果运算可以用矩阵实现,其运算速度非常快.但若运算中涉及到大量循环,Matlab的速度令人难以忍受的.当必须使用for循环且找不到对应的矩阵运算来等效时,可以将耗时长的函数用C语言实现,并编译成Mex文件,Matlab便可以像调用内建函数一样调用C编写的函数.Mex文件其实是一种动态链接库,旧版本Matlab可以直接调用.dll,新版本要调用.mexw32或.mexw64文件. 编译过程需要C语言编译器,在Matlab中键入mex –setup进行安装与配置. MEX文件

下面是用Matlab实现的Butterworth高通.低通滤波器. clc;clear all;close all; I=imread('cameraman.tif'); subplot(3,2,1);imshow(I); title('原始图'); f=double(I); % 数据类型转换,MATLAB不支持图像的无符号整型的计算 g=fft2(f); % 傅立叶变换 g=fftshift(g); % 转换数据矩阵 subplot(3,2,2);imshow(log(1+abs(g)),[]

import tensorflow as tf from sklearn import datasets import numpy as np x_train=datasets.load_iris().data y_train=datasets.load_iris().target np.random.seed(116) np.random.shuffle(x_train) np.random.seed(116) np.random.shuffle(y_train) tf.random.set_

#coding:utf-8 from sklearn.datasets import load_irisfrom sklearn.model_selection import train_test_splitfrom sklearn.neighbors import KNeighborsClassifierimport numpy as npimport matplotlib.pyplot as plt iris_dataset = load_iris() # 获取数据# print("keys