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查询Tags标签： iris，共有 64条记录-
彩虹女神跃长空,Go语言进阶之Go语言高性能Web框架Iris项目实战-项目结构优化EP05
前文再续，上一回我们完成了用户管理模块的CURD(增删改查)功能，功能层面，无甚大观，但有一个结构性的缺陷显而易见，那就是项目结构过度耦合，项目的耦合性(Coupling)，也叫耦合度，进而言之，模块之间的关系，是对项目结构中各模块间相互联系紧密程度的一种量化。耦合的…
2022/9/5 23:54:12 人评论 次浏览 -
基于python的数学建模---logicstic回归
樱花数据集的Logistic回归 绘制散点图import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np from sklearn.datasets import load_iris iris = load_iris() #获取花卉两列数据集 DD = iris.data X = [x[0] for x in DD] Y = [x[1] for x in DD] plt.scatter(X[:50], Y[:50]…
2022/8/22 14:25:52 人评论 次浏览 -
机器学习—最近邻算法
kNN算法的核心思想是如果一个样本在特征空间中的k个最相邻的样本中的大多数数以一个类型别，则该样本也属于这个类别，并具有该类别上样本的特征。该方法在确定分类决策上，只依据最近邻的一个或者几个样本的类别来决定待分样本所属的类别。 1.鸢尾花分类问题 from sklear…
2022/7/2 1:22:31 人评论 次浏览 -
机器学习—聚类算法
聚类(Clustering)是按照某个特定标准(如距离)把一个数据集分割成不同的类或簇，使得同一个簇内的数据对象的相似性尽可能大，同时不在同一个簇中的数据对象的差异性也尽可能地大。也即聚类后同一类的数据尽可能聚集到一起，不同类数据尽量分离。 1.K-Means聚类鸢尾花数据 …
2022/7/2 1:22:31 人评论 次浏览 -
调优前后knn鸢尾花
def knn_iris():# 获取数据iris = load_iris()# 划分数据集x_train, x_test, y_train, y_test = train_test_split(iris.data, iris.target, random_state=22)# 特征工程:标准化transfer = StandardScaler()x_train = transfer.fit_transform(x_train)x_test = transfer.f…
2022/6/20 23:22:07 人评论 次浏览 -
构建第一个模型：KNN算法（Iris_dataset）
利用鸢尾花数据集完成一个简单的机器学习应用~万丈高楼平地起，虽然很基础，但是还是跟着书敲了一遍代码。 一、模型构建流程 1、获取数据本次实验的Iris数据集来自skicit-learn的datasets模块from sklearn.datasets import load_iris iris_dataset = load_iris()查看一下…
2022/4/10 17:12:51 人评论 次浏览 -
sklearn调库实现决策树算法
本文不讲原理，直接调库上代码。 个人建议先用jupyter逐步操作，了解每步代码的功能，更易理解。 1.导入相关包 import numpy as np import pandas as pd from sklearn.datasets import load_wine#导入红酒数据集 from sklearn import tree#后续决策树可视化 from sklearn…
2022/3/21 12:28:45 人评论 次浏览 -
【KNN】使用KNN算法实现对iris数据集的分类
** 一、实验报告 ** 1、 实验目的:使用KNN算法实现对iris数据集的分类 2、 实验要求：（1）5次随机选取，对比分类准确率（2）探讨不同k值对分类准确率的影响 二、实验内容 1、 数据预处理 调用numpy库读取Iris.txt数据集，使用shuffle随机打乱数据，用replace函数把最后一…
2022/3/19 22:28:06 人评论 次浏览 -
人工神经网络：当前最火热的深度学习基础
算法原理 一个最简单的神经系统，里面总共有两层神经元：一层输入单元和一层输出单元 Y=X1+2X1+3X1+4 处理线性关系处理非线性关系预先设定一种网络结构和激活函数----》初始化模型权重--------》根据输入数据和权重来预测结果---------》模型要调节权重关于激活函数 神经…
2022/3/9 23:46:12 人评论 次浏览 -
决策树算法
决策树算法是一种通用的机器学习算法，既可以执行分类也可以执行回归任务，同时也是一种可以拟合复杂数据集的功能强大的算法； 一、可视化决策树模型 通过以下代码，我们使用iris数据集构建一个决策树模型，我们使用数据的后两个维度并设置决策树的最大深度为2，最后通过…
2022/3/7 11:15:12 人评论 次浏览 -
集成算法--sklearn
集成算法 投票法 1.少数服从多数 2.多模型一致（硬投票） 3.更高把握（置信度）原则，以最高执行度的模型预测结果为准 4.把握程度汇总进行投票（软投票） 基于多个优化模型的投票分类器 from sklearn.ensemble import VotingClassifier # 导入投票分类器 from sklearn.da…
2021/12/29 12:07:41 人评论 次浏览 -
集成算法--sklearn
集成算法 投票法 1.少数服从多数 2.多模型一致（硬投票） 3.更高把握（置信度）原则，以最高执行度的模型预测结果为准 4.把握程度汇总进行投票（软投票） 基于多个优化模型的投票分类器 from sklearn.ensemble import VotingClassifier # 导入投票分类器 from sklearn.da…
2021/12/29 12:07:41 人评论 次浏览 -
归纳7种交叉验证方法及python实现(转载)
在任何有监督机器学习项目的模型构建阶段，我们训练模型的目的是从标记的示例中学习所有权重和偏差的最佳值。如果我们使用相同的标记示例来测试我们的模型，那么这将是一个方法论错误，因为一个只会重复刚刚看到的样本标签的模型将获得完美的分数，但无法预测任何有用的东…
2021/12/12 12:47:21 人评论 次浏览 -
归纳7种交叉验证方法及python实现(转载)
在任何有监督机器学习项目的模型构建阶段，我们训练模型的目的是从标记的示例中学习所有权重和偏差的最佳值。如果我们使用相同的标记示例来测试我们的模型，那么这将是一个方法论错误，因为一个只会重复刚刚看到的样本标签的模型将获得完美的分数，但无法预测任何有用的东…
2021/12/12 12:47:21 人评论 次浏览 -
鸢尾花-k近邻预测算法
目录环境介绍散点图源码数据集数据结构散点图k近邻算法k近邻源码输出结果结论注意 环境 编程语言: python3.10 运行平台: windows10 依赖库安装: matplotlib pandas numpy scikit-learn 介绍 根据花瓣的长度和宽度以及花萼的长度和宽度,得出花的品种属于setosa、versicol…
2021/11/30 14:06:28 人评论 次浏览
