鸢尾花全连接神经网络.zip

简介：
在机器学习领域中，“鸢尾花”是一个常见用于分类任务的数据库，通常被称为“Iris dataset”。这一数据集最初由罗纳德·费雪于1936年收集并整理，并首次发表在其统计学研究中。其中包含了150个样本数量的观测数据，涵盖三种不同的鸢尾花物种：Setosa、Versicolor和Virginica，每种物种各有50个样本。 每个样本都包含四个关键维度的信息 sepal length、sepal width、petal length、petal width均为连续型数值变量。而目标类别则属于分类变量。该数据集常作为初学者练习机器学习算法的起点，因其数据量适中且易于理解，并适合多种监督学习方法如逻辑回归（logistic regression）、k-近邻法（K-nearest neighbors, KNN）、支持向量机（support vector machine, SVM）以及决策树模型等。