Advertisement

该数据集(机器学习鸢尾花.zip)已准备就绪。

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型:None


简介:
对于期末作业,需要对鸢尾花数据集运用多种算法模型进行评估和测试,具体包括线性回归、逻辑回归以及KNN算法。并将这些模型的评测结果上传并保存。该作业的初始积分值为0,若有积分变动,请通过留言进行说明。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
  • 下载
    优质
    本资源提供经典的鸢尾花数据集用于机器学习研究与模型训练,包括150个样本和四维特征向量,适用于分类算法开发及验证。 机器学习的一个经典案例是使用鸢尾花进行分类。本资源包含了四种不同类型的鸢尾花数据及其对应的类别标签。这些数据被划分为用于训练模型的数据集和评估模型性能的数据集,并且表头已经准备好,方便直接导入相关软件中而无需更改。
  • .zip
    优质
    《鸢尾花的机器学习》是一份关于利用机器学习技术进行数据分类与模型训练的实践教程,以经典的鸢尾花数据集为例,适合初学者入门。 期末作业是关于鸢尾花不同算法模型的评测,包括线性回归、逻辑回归和KNN算法。0积分分享,请在积分变动时留言。
  • (Iris)
    优质
    鸢尾花标准数据集(Iris)包含3种 iris 花的150个样本,每个样本有4个特征值和对应的种类标签,广泛用于分类算法测试与比较。 Iris鸢尾花数据集是一个经典的数据集,在统计学习和机器学习领域经常被用作示例。该数据集包含3类共150条记录,每类各50个数据点,每个数据点有4项特征:花萼长度、花萼宽度、花瓣长度和花瓣宽度。通过这4个特征可以预测鸢尾花卉属于哪一品种(iris-setosa、iris-versicolour或iris-virginica)。
  • 分类任务).rar
    优质
    简介:该资源包含经典的鸢尾花数据集,适用于初学者进行基本的机器学习分类任务实践与学习。文件以RAR格式封装,内含详细的使用说明和示例代码。 用于机器学习分类的数据集是鸢尾花分类数据集,文件格式为.csv。该数据集完整无缺,包含150个样本数据。每个样本的标签包括SepalLength(萼片长度)、SepalWidth(萼片宽度)、PetalLength(花瓣长度)和PetalWidth(花瓣宽度)。
  • 中的应用
    优质
    简介:鸢尾花数据集是机器学习领域广泛使用的分类任务基准数据集,常用于测试和比较不同算法性能。包含150个样本,分为三类各50个,每类样本有4个特征变量。 鸢尾花数据集是一个在统计学习和机器学习领域常用的经典数据集。该数据集包含3类共150条记录,每类各有50个数据。
  • 者必看:(Iris)
    优质
    鸢尾花数据集是机器学习中经典的入门级数据集,包含150个样本和4个特征变量,用于多类分类问题的研究与实践。 Iris数据集是常用的分类实验数据集,由Fisher在1936年收集整理而成。也被称为鸢尾花卉数据集,它是一类多重变量分析的数据集合。该数据集包含150个样本,分为三个类别(Setosa、Versicolour和Virginica),每类有50个样本。每个样本包括四个属性:花萼长度、花萼宽度、花瓣长度和花瓣宽度。通过这四个属性可以预测鸢尾花卉属于哪一类。
  • 关于(CSV格式)
    优质
    本项目运用Python分析鸢尾花数据集,通过CSV文件导入数据,并使用多种机器学习算法进行分类模型训练与评估。 鸢尾花数据集是机器学习与统计学领域内常用的经典数据集之一,在模型验证、分类及聚类任务中被广泛应用。该数据集由英国的统计学家兼生物学家Ronald A. Fisher在1936年提出,旨在展示其开发的线性判别分析方法的应用效果。鸢尾花数据集中包含了三个品种(类别)的测量信息:山鸢尾、变色鸢尾和维吉尼亚鸢尾。 每个样本的数据特征包括萼片长度与宽度以及花瓣长度与宽度,并且所有这些度量单位均为厘米。对于每一个品种,该数据集提供了50个独立样本,因此整个数据集中共有150个不同的观测值。由于每个样本都明确标注了所属的类别信息,鸢尾花数据集被广泛应用于监督学习任务。 作为入门级的学习工具和教学案例,这个小型且结构清晰的数据集非常适合展示分类算法的表现,并因其良好的可分性而常用于测试新方法与技术的效果。许多机器学习框架及库中都内置有该数据集的版本,进一步增强了其在教育领域的实用性。
  • 人工智能(iris.csv)
    优质
    简介:本项目利用经典的鸢尾花数据集(iris.csv),通过机器学习算法进行分类模型训练和预测分析,展示AI在生物特征识别中的应用。 Iris 鸢尾花数据集是统计学习和机器学习领域中的一个经典示例。该数据集包含3类共150条记录,每类各有50个样本,每个样本有4项特征:花萼长度、花萼宽度、花瓣长度以及花瓣宽度。通过这四个特征可以预测鸢尾花卉属于哪一品种(iris-setosa, iris-versicolour 或者 iris-virginica)。
  • code_softmax__Softmax_
    优质
    本项目通过Softmax回归模型对经典的鸢尾花数据集进行分类研究,旨在展示如何使用Python和相关库实现机器学习中的基本分类任务。 使用softmax解决三分类问题,并采用梯度下降法进行训练,数据集选用鸢尾花数据集。