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iris.data 鸢尾花数据集

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简介：
鸢尾花数据集包含3种鸢尾花卉（山鸢尾、变色鸢尾和维吉尼亚鸢尾）的测量值，是分类算法的经典测试数据。 经过数据再组合后的鸢尾花数据集更适合作为训练集与测试集进行划分。

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  • iris.data：鸢尾花数据集
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    鸢尾花数据集包含3种 iris 鸢尾花的150个样本，每个样本有4个特征值和对应的类别标签，常用于分类算法的测试与验证。 鸢尾花数据集包含150行数据，每行包括4个特征值及一个目标值。 这四个特征分别是：萼片长度、萼片宽度、花瓣长度和花瓣宽度。 目标值则为三种不同类别的鸢尾花，即Iris Setosa、Iris Versicolour 和 Iris Virginica。
     
  • iris.data 鸢尾花数据集
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    鸢尾花数据集包含3种鸢尾花卉（山鸢尾、变色鸢尾和维吉尼亚鸢尾）的测量值，是分类算法的经典测试数据。 经过数据再组合后的鸢尾花数据集更适合作为训练集与测试集进行划分。
     
  • 鸢尾花数据集
    优质
    鸢尾花数据集是一份广泛用于机器学习分类算法测试的经典资料集合，包含150个样本，每个样本有4个特征值和一个类别标签。 莺尾花数据集是机器学习算法常用的数据集之一，可以从原始网站上下载。目前该数据集已经共享出来供大家学习使用，并以txt文档的形式提供，便于调用。
     
  • 鸢尾花数据集
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    简介：鸢尾花数据集是机器学习中广泛使用的一个经典分类任务数据集，包含150个样本和4个特征变量，用于识别三种不同种类的鸢尾花。 数据集包含四种类型的文件：有标签的csv文件、无标签的csv文件、有标签的text文件以及无标签的text文件。 Iris 数据集又称鸢尾花卉数据集，是一类多重变量分析的数据集。该数据集共有150个样本，分为3类，每类各包含50个样本。每个样本包括4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（Setosa、Versicolour 或 Virginica）。
     
  • 鸢尾花数据集
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    简介：鸢尾花数据集是机器学习领域广泛使用的经典数据集之一，包含150个样本，每个样本有4个特征和一个分类标签，用于训练模型进行多类别的分类任务。 Iris数据集用于模式识别和模糊聚类的数据测试，是一个较为完整的数据集。
     
  • 鸢尾花(Iris)数据集
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    鸢尾花数据集是由英国统计学家Ronald Fisher在1936年提出的一个经典分类学习数据集，包含150个样本，每个样本有4个特征变量和一个类别标签。 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。该数据集中包含3类共150条记录，每类各50个数据，每个记录都有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）。
     
  • 鸢尾花数据集 iris.csv
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    《鸢尾花数据集》（iris.csv）包含了150个不同种类鸢尾花的测量记录，每种鸢尾花有50个样本，每个样本包含花瓣和萼片的长度与宽度。该数据集广泛应用于分类算法的测试与验证。 鸢尾花数据实训主要用于机器学习中的分类问题练习，帮助学生掌握基本的模型训练与评估方法。通过使用鸢尾花数据集，可以更好地理解和应用各种算法，并且能够提高数据分析技能以及对实际应用场景的理解能力。这种类型的项目非常适合初学者进行实践操作和深入研究。
     
  • 鸢尾花Iris数据集
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    《鸢尾花Iris数据集》是由英国统计学家Ronald Fisher在1936年提出的一个经典分类学习数据集，包含150个样本和4个特征变量。此数据集常用于机器学习算法的测试与比较。 用Matlab实现BP神经网络对Iris数据集进行分类（以及影响分类性能的参数条件）这篇文章介绍了如何使用Matlab编程语言来构建并应用BP神经网络模型以解决Iris数据集中不同种类鸢尾花的分类问题，并探讨了各种参数设置对于该模型分类效果的影响。
     
  • 鸢尾花(Iris)数据集
    优质
    鸢尾花数据集是一份广泛用于机器学习分类算法测试的经典数据集，包含150个样本，分为3类各50个，每类样本有4个特征。 文件为iris数据集，包括txt和csv格式，可用于机器学习分类学习。
     
  • 鸢尾花数据集（iris.zip）
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    鸢尾花数据集（iris.zip）包含了150个不同种类鸢尾花的测量值及其分类信息，是模式识别和机器学习中的经典数据集。 鸢尾花数据集（Iris dataset）是一个广泛用于机器学习和数据分析的样本数据集。它包含三种不同类型的鸢尾花的数据，每种类型有50个实例，每个实例包括四个特征：萼片长度、萼片宽度、花瓣长度和花瓣宽度。这些信息被用来训练分类模型以识别不同的鸢尾花种类。