机器学习入门数据集之鸢尾花数据集

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。

Python手写代码实现6种数据标准化处理方法.ipynb

数据标准化（Normalization）是指：将数据按照一定的比例进行缩放，使其落入一个特定的小区间。 为什么要进行数据标准化呢？ 去除数据的单位限制，将其转化为无量纲的纯数值，便于不同量级、不同单位或不同范围的数据转化为统一的标准数值，以便进行比较分析和加权。 通过手写Python代码对海伦约会对象数据集完成数据标准化归一化的预处理。 其中包含： （1）Min-Max标准化 （2）Z-Score标准化 （3）小数定标标准化 （4）均值归一化法 （5）向量归一化 （6）指数转换

海伦约会对象数据：datingTestSet.csv

海伦约会对象数据；海伦在相亲网站找约会对象，经过一段时间之后，她发现曾交往过三种类型的人: 不喜欢的人 魅力一般的人 极具魅力的人 并且她希望： 工作日跟魅力一般的人约会 周末与极具魅力的人约会 排除不喜欢的人 现在，她收集到了一些约会网站未曾记录的数据信息，这更有助于匹配对象的归类。