利用SVM(支持向量机)分类算法对鸢尾花数据集进行分类
利用SVM(支持向量机)分类算法对鸢尾花数据集进行分类 作者：blue 时间：2024.11.12 Tips:安装sklearn步骤(pip install) pandas也是数据分析中不可或缺的一个包 先安装Numpy,matplotlib,Scripy ===> scikit-learn #本项目为鸢尾花分类的测试项目 #目的是&#...
分类算法入门：以鸢尾花数据集为例（上）
近两年人工智能技术蓬勃发展，OpenAI连续放出ChatGPT、Sora等“王炸”产品，大模型、AIGC等技术带来了革命性的提升，很多人认为人工智能将引领第四次工业革命。国内各大互联网公司也是重点投资布局，从个人角度来说要尽快跟上时代的潮流，有一句话说得好，“未来，淘汰你的不是AI，而是那些懂得运用AI的人！”。我们的初衷是从热火朝天的技术浪潮中回归冷静，深入理解和跟进AI技术的发展动态，并通过....
分类算法入门：以鸢尾花数据集为例（下）
分类算法入门：以鸢尾花数据集为例（上）：https://developer.aliyun.com/article/1480494 分类算法 有了对数据的初步认知，从视觉上已经很容易分出类别来了，那么接下来就...
机器学习k近邻算法鸢尾花种类预测
1 再识K-近邻算法APIsklearn.neighbors.KNeighborsClassifier(n_neighbors=5,algorithm=‘auto’)n_neighbors：int,可选（默认= 5），k_neighbors查询默认使用的邻居数algorithm：{‘auto’，‘ball_tree’，‘kd_tree’，‘brute’}快速k近邻搜索算法，默认参数为auto，可....
机器学习算法（二）: 基于鸢尾花数据集的朴素贝叶斯(Naive Bayes)预测分类
机器学习算法（二）: 基于鸢尾花数据集的朴素贝叶斯(Naive Bayes)预测分类项目链接参考：https://www.heywhale.com/home/column/64141d6b1c8c8b518ba97dcc1. 实验室介绍1.1 实验环境1. python3.7 2. numpy >= '1.16.4' 3. sklearn >= '0.23.1'1.2 朴素贝叶斯的介....
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
iris_data_classification_bpnn_V1.py 需使用 bpnn_V1 数据集 文件夹中的数据iris_data_classification_bpnn_V2.py 需使用 bpnn_V2 数据集 文件夹中的数据iris_data_classification_knn.py 需使用 原始数据集 文件夹中的数据iris_data_cluster_sklearn.py 需使用....
基于sklearn随机森林算法对鸢尾花数据进行分类
随机森林定义 随机森林（Random Forest，RF），顾名思义就是将多棵相互之间并无关联的决策树整合起来形成一个森林，再通过各棵树投票或取均值来产生最终结果的分类器。在介绍随机森林前需要了解几个概念：Bootstrap 自助抽样法、Bagging 套袋法和 Boosting 提升法。 Bootstrap 是一种抽样方法，即采取随机有放回....
基于sklearn决策树算法对鸢尾花数据进行分类
决策树 决策树是属于有监督机器学习的一种，起源非常早，符合直觉并且非常直观，模仿人类做决 策的过程，早期人工智能模型中有很多应用，现在更多的是使用基于决策树的一些集成学习 的算法。这章我们把决策树算法理解透彻非常有利于后面去学习集成学习。特点1. 可以处理非线性的问题2. 可解释性强 没有θ3. 模型简单，模型预测效率高 if else4. ....
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：距离的度量距离决定了哪些是邻居哪些不是，度量距离有很多种方法，常用的是欧式距离1：查看数据 使用鸢尾花数据集 由sklearn....
机器学习：K-近邻算法对鸢尾花数据进行分类预测
K-近邻算法 KNN定义：如果一个样本在特征空间中的k个最相似（即特征空间中最近邻）的样本中的大多数属于某一个类别，则改样本也属于这个类别计算距离：欧式距离z = sqrt((x1-x2)^2 + (y1-y2)^2)相似样本，特征之间的值应该都是相近的需要做标准化处理k的取值k较小 容易受异常点影响k较大 容易受k值数量波动优点简单，易于实现，无需估计参数，无需训练缺点懒惰算法，计算量较大，内....
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