发表评论取消回复
相关阅读
相关 机器学习鸢尾花数据集分析
目录 1 sklearn数据集的使用 2 sklearn数据集返回值介绍 3 查看数据分布 4 数据集的划分 5 总结 ---------
相关 机器学习(四):基于KNN算法对鸢尾花类别进行分类预测
![在这里插入图片描述][6213461aa6f145e793ae77d65fe66e6c.gif] 文章目录 专栏导读 1、KNN算法原理 2、实战
相关 python KNN分类算法 使用鸢尾花数据集实战
KNN分类算法,又叫K近邻算法,它概念极其简单,但效果又很优秀。 如觉得有帮助请点赞关注收藏啦~~~ KNN算法的核心是,如果一个样本在特征空间中的K个最相似,即特征空间中
相关 机器学习——K近邻案例——鸢尾花分类
实验 K近邻 1 实验目的 (1)掌握特征缩放的语法。 (2)掌握K近邻模型的语法。 (3)掌握csv文件的读操作。 (4)理解混淆矩阵及准确率、召回率和F1
相关 机器学习(基于Python) 重写Knn算法(鸢尾花数据集)
一.问题描述 用Python语言实现机器学习KNN算法,并用鸢尾花数据集测试。 二.算法设计 1.算法流程图 ![2019101518373599.png][]
相关 机器学习入门案例:鸢尾花数据集分类 绘制PR曲线
![format_png][] 案例使用鸢尾花数据集进行分类预测,并绘制评价分类性能的PR曲线图 认识分类任务和数据集 Iris(鸢尾花)数据集 ![format_p
相关 机器学习分类算法----基于鸢尾花数据集训练模型
![20200728052337239.jpg][] ![20200728052358168.jpg][] ![20200728052420788.jpg][] ![20
相关 基于Adaboost实现鸢尾花数据集分类
写在之前 提交内容分为两大部分: 一为Adaboost算法实现,代码在文件夹《算法实现》中,《提升方法笔记》为个人学习笔记。 二为基于Adaboost模型实现鸢尾
相关 鸢尾花分类_使用python+sklearn实现在鸢尾花数据集上训练多分类SGD
在鸢尾花数据集上绘制多分类SGD的决策面。三个一对多(one-versus-all)(OVA)分类器的超平面由虚线表示。![fd6e393b5c592d35d0802d1eab
相关 机器学习CV代码练习(二)之训练模型大致流程+鸢尾花图像分类
CV视频代码练习 1. 机器学习代码大体流程(以自动驾驶部分代码为例) 2. 鸢尾花图像分类(包含:加载数据、类变为数值变为One-hot、定义网络、K折交叉
还没有评论,来说两句吧...