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机器学习处理鸢尾花数据集(包含两个文件)。

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简介:
该资源已按照训练数据集和测试数据集进行明确划分,并且都采用.data格式的文件存储。该文件与博文 https://angxiao.blog..net/article/details/120524339 相关联。

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客服
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  • 优质
    本资源提供经典的鸢尾花数据集用于机器学习分类任务,并附带一个辅助文件,帮助用户快速上手实践。 该资源已被划分为训练集和测试集,并且都是.data格式的文件。相关信息对应于一篇博文。
  • 下载
    优质
    本资源提供经典的鸢尾花数据集用于机器学习研究与模型训练,包括150个样本和四维特征向量,适用于分类算法开发及验证。 机器学习的一个经典案例是使用鸢尾花进行分类。本资源包含了四种不同类型的鸢尾花数据及其对应的类别标签。这些数据被划分为用于训练模型的数据集和评估模型性能的数据集,并且表头已经准备好,方便直接导入相关软件中而无需更改。
  • 使用Adaboost进行.zip
    优质
    本项目通过Python实现利用AdaBoost算法对经典的鸢尾花(Iris)数据集进行分类预测。展示了如何结合多个弱分类器形成强分类器,适用于初学者理解和实践机器学习中的集成方法。 在机器学习领域,“鸢尾花”数据集是一个经典的多类分类问题的数据集合,最早由英国统计学家兼生物学家罗纳德·费雪(Ronald Fisher)于1936年收集并整理发表。该数据集包含150个样本观测值,涵盖了三种不同类型的鸢尾花:Setosa、Versicolor和Virginica,每种类型各有50个样本。 每个样本包括四个特征: - 萼片长度(Sepal Length) - 萼片宽度(Sepal Width) - 花瓣长度(Petal Length) - 花瓣宽度(Petal Width) 这些特征均为连续数值型变量,而目标变量则是鸢尾花所属的类别。由于其数据量适中且易于理解,“鸢尾花”数据集常被用作新手入门机器学习算法时的第一个实践项目,并适用于多种监督学习算法,如逻辑回归、K近邻(KNN)、支持向量机(SVM)、决策树以及各种集成方法等。
  • 分类任务).rar
    优质
    简介:该资源包含经典的鸢尾花数据集,适用于初学者进行基本的机器学习分类任务实践与学习。文件以RAR格式封装,内含详细的使用说明和示例代码。 用于机器学习分类的数据集是鸢尾花分类数据集,文件格式为.csv。该数据集完整无缺,包含150个样本数据。每个样本的标签包括SepalLength(萼片长度)、SepalWidth(萼片宽度)、PetalLength(花瓣长度)和PetalWidth(花瓣宽度)。
  • 中的应用
    优质
    简介:鸢尾花数据集是机器学习领域广泛使用的分类任务基准数据集,常用于测试和比较不同算法性能。包含150个样本,分为三类各50个,每类样本有4个特征变量。 鸢尾花数据集是一个在统计学习和机器学习领域常用的经典数据集。该数据集包含3类共150条记录,每类各有50个数据。
  • 者必看:(Iris)
    优质
    鸢尾花数据集是机器学习中经典的入门级数据集,包含150个样本和4个特征变量,用于多类分类问题的研究与实践。 Iris数据集是常用的分类实验数据集,由Fisher在1936年收集整理而成。也被称为鸢尾花卉数据集,它是一类多重变量分析的数据集合。该数据集包含150个样本,分为三个类别(Setosa、Versicolour和Virginica),每类有50个样本。每个样本包括四个属性: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。
  • 关于(CSV格式)
    优质
    本项目运用Python分析鸢尾花数据集,通过CSV文件导入数据,并使用多种机器学习算法进行分类模型训练与评估。 鸢尾花数据集是机器学习与统计学领域内常用的经典数据集之一,在模型验证、分类及聚类任务中被广泛应用。该数据集由英国的统计学家兼生物学家Ronald A. Fisher在1936年提出,旨在展示其开发的线性判别分析方法的应用效果。鸢尾花数据集中包含了三个品种(类别)的测量信息:山鸢尾、变色鸢尾和维吉尼亚鸢尾。 每个样本的数据特征包括萼片长度与宽度以及花瓣长度与宽度,并且所有这些度量单位均为厘米。对于每一个品种,该数据集提供了50个独立样本,因此整个数据集中共有150个不同的观测值。由于每个样本都明确标注了所属的类别信息,鸢尾花数据集被广泛应用于监督学习任务。 作为入门级的学习工具和教学案例,这个小型且结构清晰的数据集非常适合展示分类算法的表现,并因其良好的可分性而常用于测试新方法与技术的效果。许多机器学习框架及库中都内置有该数据集的版本,进一步增强了其在教育领域的实用性。
  • 人工智能(iris.csv)
    优质
    简介:本项目利用经典的鸢尾花数据集(iris.csv),通过机器学习算法进行分类模型训练和预测分析,展示AI在生物特征识别中的应用。 Iris 鸢尾花数据集是统计学习和机器学习领域中的一个经典示例。该数据集包含3类共150条记录,每类各有50个样本,每个样本有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)。