python揭秘决策树：如何每次都精确预测鸢尾花的种类
在机器学习领域，决策树是一种常见的分类方法，它通过从数据中学习简单的决策规则来预测目标变量。本文将介绍如何使用Python的scikit-learn库来加载Iris数据集、训练一个决策树模型、评估其准确率，并最终可视化这个模型。 作者介绍：10年大厂数据\经营分析经验，现任大厂数据部门负责人。 会一些的技术：数据分析、算法、SQL、大数据相关、python ...
TensorFlow、Keras 和 Python 构建神经网络分析鸢尾花iris数据集|代码数据分享
原文链接：http://tecdat.cn/?p=30305 鸢尾花iris数据集以及MNIST数据集可能是模式识别文献中最著名的数据集之一（点击文末“阅读原文”获取完整代码数据）。 任务描述 这是机器学习分类问题的“Hello World”示例。它由罗纳德·费舍尔...
Python用T-SNE非线性降维技术拟合和可视化高维数据iris鸢尾花、MNIST 数据
T-distributed Stochastic Neighbor Embedding (T-SNE) 是一种可视化高维数据的工具。T-SNE 基于随机邻域嵌入，是一种非线性降维技术，用于在二维或三维空间中可视化数据。 Python API 提供 T-SNE 方法可视化数据。在本教程中，我们将简要了解如何在 Python 中使用 TSNE 拟合和可视化数据。教程涵盖： ...
Python数据可视化-seaborn Iris鸢尾花数据
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python数据分析和可视化【2】鸢尾花数据分析
实验要求： 读取iris数据集中鸢尾花的萼片、花瓣长度数据（已保存为csv格式），并对其进行排序、去重，并求出和、累计和、均值、标准差、方差、最小值、最大值。 步骤： 1.导入模块 (格式为import … as …) 2.获取数据:可利用csv模块进行读取，也可用其他方法进行读取 3.数据清理：对读取的数据进行处理（将索引号去掉等等） 4.数据统...
Python 实现BP 神经网络分类算法，根据鸢尾花的 4 个特征，实现 3 种鸢尾花的分类
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利用python实现逻辑回归（以鸢尾花数据为例）
从广义线性回归推导出逻辑回归什么是逻辑回归逻辑回归不是一个回归的算法，逻辑回归是一个分类的算法，就比如卡巴斯基不是司机。 那为什么逻辑回归不叫逻辑分类？因为逻辑回归算法是基于多元线性回归的算法。而正因为 此，逻辑回归这个分类算法是线性的分类器。未来我们去学的基于决策树的一系列算法，基 于神经网络的算法等那些是非线性的算法。SV...
Python sklearn实现K-means鸢尾花聚类
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Python sklearn实现SVM鸢尾花分类
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python KNN分类算法 使用鸢尾花数据集实战
KNN分类算法，又叫K近邻算法，它概念极其简单，但效果又很优秀。如觉得有帮助请点赞关注收藏啦~~~KNN算法的核心是，如果一个样本在特征空间中的K个最相似，即特征空间中最邻近的样本中的大多数属于某一个类别，则该样本也属于这个类别1：K值K值也就是选择几个相邻的作为测量2：距离的度量距离...
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