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数据集.zip-鸢尾花文件合集

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简介：
本数据集包含多种类型的鸢尾花信息，旨在支持分类任务和机器学习研究。下载后，请解压缩以访问各种格式的鸢尾花文件合集。 “iris.data” 和 “iris.names” 是两个文件。

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  • 数据集.zip-鸢尾花文件合集
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    本数据集包含多种类型的鸢尾花信息，旨在支持分类任务和机器学习研究。下载后，请解压缩以访问各种格式的鸢尾花文件合集。 “iris.data” 和 “iris.names” 是两个文件。
     
  • 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
    优质
    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
    优质
    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。
     
  • 鸢尾花数据集的MAT文件
    优质
    鸢尾花数据集的MAT文件包含了著名的Iris数据集，以矩阵形式存储于MATLab兼容格式中，便于机器学习和统计分析中的分类算法测试与开发。 鸢尾花数据集可以直接在MATLAB中导入使用。
     
  • SVDD与鸢尾花数据集.zip
    优质
    本资料包包含支持向量数据描述(SVDD)算法应用于经典鸢尾花(Iris)数据集的分析代码及结果。通过Python或R语言实现模型训练和分类评估，适合机器学习初学者研究模式识别与异常检测技术。 SVDD算法作为单类别分类算法，在多个领域发挥重要作用。该源码包含一个IPYNB文件和一个鸢尾花数据集，IPYNB文件中包含了每一步操作的流程、简单的解释以及结果展示。这个实例较为简单，可供初步学习和使用，并可替换为自己的数据集进行测试。
     
  • iris.data：鸢尾花数据集
    优质
    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。
     
  • 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）。
     
  • 鸢尾花数据集 iris.csv
    优质
    《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
    优质
    《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。