线性判别式多分类模型已用鸢尾花数据集构建。

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简介：
本文致力于基于鸢尾花数据集构建线性判别式多分类器。具体而言，该研究在自主设计的梯度下降逻辑斯蒂判别式算法框架下，完成了对鸢尾花数据集的多分类任务。鸢尾花数据集本身包含三种鸢尾花品种，每一种品种又对应着四个不同的特征属性。为了便于模型训练和评估，我们采取了随机采样策略，将该数据集的70%作为训练样本，剩余的30%则被用作测试样本。实现该功能的代码主要包含三个核心函数：首先是一个用于随机生成70%测试集样本的函数；其次是一个用于训练逻辑斯蒂判别式模型的训练函数；最后是一个用于根据训练好的模型对未知样本进行预测的预测函数。随机生成70%测试集函数 randomdata 的输入为无，输出则为范围在0到49之间的35个随机数。

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基于鸢尾花数据集的线性判别式多分类实现

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【TensorFlow】构建简易鸢尾花分类模型

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