VMware虚拟机Ubuntu20-LTSpython3.6tensorflow1.15.0keras2.3.1运行截图： 代码：fromsklearnimportdatasetsimportmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnpfromsklearnimporttree#Iris数据集是常用的分类实验数据集，#由Fisher,1936收集整理。Iris也称鸢

在python上运行鸢尾花分类实验首先要先下载numpy、matplotlib再下载scikit-learnpipinstall--indexhttps://pypi.mirrors.ustc.edu.cn/simple/numpypipinstall--indexhttps://pypi.mirrors.ustc.edu.cn/simple/matplotlibpipinstall--indexhttps://pypi.mirrors.us

具体代码（Python版本）importnumpyasnp#导入numpy库，用于进行数值计算importmatplotlib.pyplotasplt#导入matplotlib库，用于绘制图形fromsklearnimportdatasets#从sklearn库中导入datasets模块，用于加载数据集fromsklearn.model_selectionim

目录前言一、什么是线性回归二、什么是逻辑回归三、基于Python和Scikit-learn库实现线性回归示例代码： 使用线性回归来预测房价:四、基于Python和Scikit-learn库实现逻辑回归五、总结 线性回归的优缺点总结：逻辑回归（LogisticRegression）是一种常用的分类算法，

目录什么是K-近邻算法K-近邻算法(KNN)概念电影类型分析Scikit-learn工具案例步骤分析代码过程距离度量小结案例：鸢尾花种类预测获取数据集数据集的划分特征工程-特征预处理整体流程交叉验证网格搜索什么是K-近邻算法K-近邻算法(KNN)概念电影类型分析Scikit-learn工具

一、前言1.1数据集iris探索性分析        Iris数据集是常用的分类实验数据集，由Fisher,1936收集整理。Iris也称鸢尾花卉数据集，是一类多重变量分析的数据集。数据集包含150个数据样本，分为3类，每类50个数据，每个数据包含4个属性。可通过花萼长度，花萼宽度，花瓣长度，花瓣宽

importpandasaspdimporttensorflowastfimportnumpyasnp#-----------------------------tensor张量-----------------------------------#创建张量a=tf.constant([1,5],dtype=tf.int64)print(a)#>tf.Tensor([15],shape=(2,),dtype=int64)#结果

本系列文章md笔记（已分享）主要讨论机器学习算法相关知识。机器学习算法文章笔记以算法、案例为驱动的学习，伴随浅显易懂的数学知识，让大家掌握机器学习常见算法原理，应用Scikit-learn实现机器学习算法的应用，结合场景解决实际问题。包括K-近邻算法，线性回归，逻辑回归，决策树算法，集成学习，聚

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​  Python的机器学习项目中，可视化是理解数据、模型和预测结果的重要工具。通过可视化可以观察数据集的分布情况，了解数据的特征和规律，可以评估模型的性能，发现模型的优缺点，分析预测结果，解释模型的预测过程。可视化数据集的分布和预测结果是整个过程中一个重要的步骤。通常可视

​ K-近邻算法（K-NearestNeighbors,KNN）是一种简单而强大的机器学习算法，适用于分类和回归任务。可以使用scikit-learn库的KNN算法来预测鸢尾花（Iris）的种类。鸢尾花数据集是机器学习领域中常用的一个数据集，包含了150个鸢尾花样本，每个样本有四个特征：萼片长度、萼片宽度、花瓣长度

线性判别分析是一种经典的线性学习方法，在二分类问题上最早由Fisher在1936年提出，亦称Fisher线性判别。线性判别的思想非常朴素：给定训练样例集，设法将样例投影到一条直线上，使得同类样例的投影点尽可能接近，异类样例的投影点尽可能远离；在对新样本进行分类时，将其投影到同样的直线上，再根据

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原文链接：http://tecdat.cn/?p=22838最近我们被客户要求撰写关于鸢尾花iris数据集的研究报告，包括一些图形和统计输出。本练习问题包括：使用R中的鸢尾花数据集 (a)部分：k-means聚类使用k-means聚类法将数据集聚成2组。画一个图来显示聚类的情况使用k-means聚类法将数据集聚成3组

        #coding:utf-8fromMMEduimportMMDetectionasdetdefgenerated_train():model=det(backbone='Yolov3')model.num_classes=3model.load_dataset(path=r'D:\XEdu\datasets\mmedu_det\hand_gray')m

机器学习模型的表现不佳通常是由于过度拟合或欠拟合引起的，我们将重点关注客户经常遇到的过拟合情况。过度拟合是指学习的假设在训练数据上拟合得非常好，以至于对未见数据的模型性能造成负面影响。该模型对于训练数据中没有的新实例的泛化能力较差。复杂模型，如随机森林、神经网络和X

全文链接：https://tecdat.cn/?p=33632原文出处：拓端数据部落公众号机器学习模型的表现不佳通常是由于过度拟合或欠拟合引起的，我们将重点关注客户经常遇到的过拟合情况。过度拟合是指学习的假设在训练数据上拟合得非常好，以至于对未见数据的模型性能造成负面影响。该模型对于训练数

R语言主成分分析案例什么是主成分分析？主成分分析（PrincipalComponentAnalysis，简称PCA）是一种常用的数据降维技术，它可以将高维数据映射到低维空间中，并保持样本之间的相对几何关系。通过主成分分析，我们可以发现数据中的主要特征，并剔除无关变量，从而简化数据分析过程。主成分分析的

主要目的：从给出的csv文件中加载数据，并划分为训练集和验证集，划分比例为：训练集/验证集=7/3。注意需要做数据的标准化，可使用pandas读取数据，再将dataframe转成numpy数组(to_numpy())，然后打乱数据、再切片、值标准化。构建一个神经网络模型，并使用划分好的训练集数据训练模型，使用划分

原文链接：http://tecdat.cn/?p=24002最近我们被客户要求撰写关于非线性降维技术的研究报告，包括一些图形和统计输出。T-distributedStochasticNeighborEmbedding(T-SNE)是一种可视化高维数据的工具。T-SNE基于随机邻域嵌入，是一种非线性降维技术，用于在二维或三维空间中可视化

[实验1回归分析]一、预备知识使用梯度下降法求解多变量回归问题数据集Iris鸢尾花数据集是一个经典数据集，在统计学习和机器学习领域都经常被用作示例。数据集内包含3类共150条记录，每类各50个数据，每条记录都有4项特征：花萼长度、花萼宽度、花瓣长度、花瓣宽度，可

题目：设计四层BP网络，以g(x)=sigmoid(x)为激活函数，神经网络结构为：[4，10，6,3]，其中，输入层为4个节点，第一个隐含层神经元个数为10个节点；第二个隐含层神经元个数为6个节点，输出层为3个节点利用训练数据iris-train.txt对BP神经网络分别进行训练，对训练后的模型统计识别正确率，并计算

机器学习算法（二）:基于鸢尾花数据集的朴素贝叶斯(NaiveBayes)预测分类项目链接参考：https://www.heywhale.com/home/column/64141d6b1c8c8b518ba97dcc1.实验室介绍1.1