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鸢尾花数据集（CSV格式） Iris

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简介：
鸢尾花数据集包含150个样本，每个样本有4个特征值和一个分类标签，用于机器学习中的分类问题。此版本为CSV格式。 标准数据集通常用于分类和聚类任务，在机器学习和数据挖掘课程中较为常用。

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  • 鸢尾花数据集（CSV格式） Iris
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    鸢尾花数据集包含150个样本，每个样本有4个特征值和一个分类标签，用于机器学习中的分类问题。此版本为CSV格式。 标准数据集通常用于分类和聚类任务，在机器学习和数据挖掘课程中较为常用。
     
  • Iris（鸢尾花）.csv
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    Iris（鸢野）.csv文件包含了三种不同种类鸢尾花的测量数据，包括萼片和花瓣长度宽度，常用于机器学习分类算法测试。 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。通过这四个特征可以预测鸢尾花卉属于哪一品种（iris-setosa, iris-versicolour, iris-virginica）。
     
  • 鸢尾花数据集（CSV格式）- iris.csv
    优质
    简介：鸢尾花数据集（iris.csv）包含150个样本，描述了三种鸢尾花卉的萼片和花瓣尺寸，广泛用于分类模型训练与验证。 鸢尾花数据集的CSV格式包含header，可以直接下载使用。
     
  • 鸢尾花(Iris)数据集
    优质
    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)
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    简介：鸢尾花数据集是一组关于三种鸢尾花卉的测量值集合，包含150个样本的数据，每个样本有4个特征和一个种类标签，广泛应用于机器学习分类算法的测试。 鸢尾花数据集（Iris dataset）是一个常用的数据集，用于演示机器学习算法的特性以及进行分类模型训练与验证。它包含150个样本，每个样本有4个特征变量：萼片长度、萼片宽度、花瓣长度和花瓣宽度；此外还有1个目标变量即鸢尾花的类别（setosa, versicolor, virginica）。该数据集因其简单性和可解释性，在教学和研究中被广泛使用。
     
  • 鸢尾花的CSV格式数据集（iris.data.csv）
    优质
    鸢尾花的CSV格式数据集（iris.data.csv）包含了150个不同种类鸢尾花的测量记录，每种50个样本。每个样本包括了花瓣和萼片的长度与宽度四个属性。该数据常用于机器学习中的分类算法训练。 鸢尾花CSV格式数据集（Iris），又称鸢尾花卉数据集，是一类用于多重变量分析的数据集合。该数据集通过测量花瓣和萼片的长度及宽度这四个属性来预测鸢尾花卉所属的具体种类。需要注意的是，原始数据中不包含任何空格字符。
     
  • 鸢尾花(Iris)数据集.rar
    优质
    本资源包含经典的鸢尾花（Iris）数据集，适用于分类算法的研究与学习，内含三种不同类型的鸢尾花属性信息。 鸢尾花（iris）数据集可供下载使用，包含txt、csv格式文件，便于直接应用。该数据集以三种不同类型的鸢尾花的50个样本为基础，常用于分类操作中。其中一种类型与其他两种是线性可分的，而另外两种则是非线性可分的。