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鸢尾花数据集机器学习
鸢尾花数据集机器学习
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机器学习
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机器学习鸢尾花数据集
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Iris Data Set（鸢尾属植物数据集）是历史最悠久的数据集，它首次出现在著名的英国统计学家和生物学家Ronald Fisher 1936年的论文《The use of multiple measurements in taxonomic problems》中，被用来介绍线性判别式分析。在这个数据集中，包括了三类不同的鸢尾属植物：Iris Setosa，Iris Versicolour，Ir
机器学习-鸢尾花数据集
浏览：98
5星 · 资源好评率100%
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。
鸢尾花（iris）数据集，用于机器学习训练，预测的经典数据集, csv格式
浏览：89
5星 · 资源好评率100%
Iris数据集是常用的分类实验数据集，由Fisher, 1936收集整理。iris以鸢尾花的特征作为数据来源，常用在分类操作中。该数据集由3种 不同类型的鸢尾花的50个样本数据构成。其中的一个种类与另外两个种类是线性可分离的，后两个种类是非线性可分离的。 该数据集包含 了5个属性： & Sepal.Length（花萼长度），单位是cm; & Sepal.Width（花萼宽度），单位是cm; & P
鸢尾花数据集-机器学习算法评估
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Iris Flower数据集/鸢尾花数据集 机器学习算法评估,在LR，LDR，KNN,CART,NB, SVM中选取最优算法
鸢尾花数据集
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完整的鸢尾花数据集，已亲测可用，用pandas可直接从文件中读取数据。
鸢尾花数据集iris.csv
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鸢尾花(Iris)数据集是一个著名的统计学资料，被机器学习研究人员大量使用。它包含了150组实例，4种生物特征和每组实例对应的鸢尾花种类（setosa,versicolor,virginica）。
机器学习：鸢尾花数据集
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机器学习：鸢尾花数据集
机器学习 鸢尾花数据集
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鸢尾花数据集，一般用做pca
机器学习入门数据集之鸢尾花数据集
浏览：98
鸢尾花数据集是一个多重变量分析的数据集，其中包含150个数据集，分为3类，每类50个数据。每个数据包含花萼长度、花萼宽度、花瓣长度、花瓣宽度4个属性。 利用这些属性特征可以预测某个鸢尾花属于Setosa、Versicolour、Virginica三个种类中的哪一类。
机器学习鸢尾花数据集-csv
浏览：131
鸢尾花数据集（Iris dataset）是机器学习和统计学中常用的经典数据集之一，被广泛用于模型验证、分类和聚类等任务。这个数据集由英国统计学家和生物学家Ronald A. Fisher于1936年引入，用来展示他所开发的线性判别分析方法。鸢尾花数据集包含了三个品种（类别）的鸢尾花的测量数据。 数据集的特征包括鸢尾花的萼片（sepal）长度、萼片宽度、花瓣（petal）长度和花瓣宽度，所有的测
机器学习-鸢尾花数据集下载
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机器学习的经典案例就是鸢尾花进行分类，本资源包括了鸢尾花的四种数据和四类数据下所对应的鸢尾种类，数据分成训练学习模型所需要的数据和对训练模型评估所需要的数据，为方便对数据进行导入，表头也已经填好，导入...
机器学习算法实践：knn算法实现分类，计算识别准确率（鸢尾花数据集）
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机器学习算法实践：knn算法实现分类，计算识别准确率（鸢尾花数据集） 机器学习算法实践：knn算法实现分类，计算识别准确率（鸢尾花数据集） 机器学习算法实践：knn算法实现分类，计算识别准确率（鸢尾花数据集） ...
Iris 鸢尾花数据集.rar
浏览：175
这是在机器学习领域常用的Iris 鸢尾花公开数据集，压缩包中包含数据集和数据集中各个变量的介绍。该数据集一般在多分类问题上用的比较多。
鸢尾花IRIS数据集-聚类分析机器学习
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鸢尾花IRIS数据集-聚类分析机器学习
机器学习iris鸢尾花数据集
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iris鸢尾花数据集，提供机器学习分类模型原始数据集
机器学习 分类问题——鸢尾花数据集
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经典的鸢尾花（Iris）数据集 数据集内共包含3类鸢尾花的150条记录，每类花有 50 条数据；每条记录都有 4 个特征：花萼长度、花萼宽度、花瓣长度、花瓣宽度
机器学习-对鸢尾花数据分类实验
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利用留出法进行分类并对标签进行编码使得其能够输出每个标签的ROC曲线和P_R曲线，并求解了相关的评价指标，除此之外利用交叉验证函数进行数据分割进行建模。
人工智能领域机器学习数据集鸢尾花数据
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人工智能领域机器学习数据集鸢尾花数据
kaggle鸢尾花数据集-机器学习-Iris
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适用于新手进行机器学习学习的kaggle数据集
鸢尾花线性回归+鸢尾花数据集 Python实现
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鸢尾花卉数据集，是一类多重变量分析的数据集。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。是机器学习基础学习的典型案例。
基于MATLAB的鸢尾花数据集分类
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MATLAB平台下实现构造前馈神经网络，实现BP算法，对鸢尾花数据集进行分类。
SVM支持向量机分类鸢尾花数据集iris（jupyter实现）
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SVM支持向量机分类鸢尾花数据集iris（jupyter实现） 附带可视化图片
【python&sklearn】机器学习，分类预测常用练手数据——鸢尾花数据集
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python，sklearn机器学习，logstic等各种回归常用的鸢尾花数据集，含训练集和测试集，csv格式，其中训练集包含鸢尾花特征及标签数据120组，测试集包含特征及标签数据30组。 【适用场景】 需要一些练手分类数据集或...
机器学习人工智能 鸢尾花数据集 iris.csv
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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。
机器学习鸢尾花.zip
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期末作业关于鸢尾花不同算法模型评测 有线性回归，逻辑回归 ，KNN算法 上传保存一下。0积分分享，积分变动可留言
机器学习之鸢尾花-决策树
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决策树莺尾花Decision Trees (DTs) 是一种用来 classification 和 regression 的无参监督学习方法。其目的是创建一种模型从数据特征中学习简单的决策规则来预测一个目标变量的值。 决策树的优势: 便于理解和解释。树的结构可以可视化出来。 训练需要的数据少。其他机器学习模型通常需要数据规范化，比如构建虚拟变量和移除缺失值,不过请注意，这种模型不支持缺失值。
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