Python数据可视化-seaborn Iris鸢尾花数据
首先介绍一下Iris鸢尾花数据集，内容摘自百度百科：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个数据集，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...
python数据分析和可视化【2】鸢尾花数据分析
实验要求： 读取iris数据集中鸢尾花的萼片、花瓣长度数据（已保存为csv格式），并对其进行排序、去重，并求出和、累计和、均值、标准差、方差、最小值、最大值。 步骤： 1.导入模块 (格式为import … as …) 2.获取数据:可利用csv模块进行读取，也可用其他方法进行读取 3.数据清理：对...
Python 实现BP 神经网络分类算法，根据鸢尾花的 4 个特征，实现 3 种鸢尾花的分类
iris_data_classification_bpnn_V1.py 需使用 bpnn_V1 数据集 文件夹中的数据iris_data_classification_bpnn_V2.py 需使用 bpnn_V2 数据集 文件夹中的数据iris_data_classification_knn.py ...
利用python实现逻辑回归（以鸢尾花数据为例）
从广义线性回归推导出逻辑回归什么是逻辑回归逻辑回归不是一个回归的算法，逻辑回归是一个分类的算法，就比如卡巴斯基不是司机。 那为什么逻辑回归不叫逻辑分类？因为逻辑回归算法是基于多元线性回归的算法。而正因为 此，逻辑回归这个分类算法是线性的分类器。未来我们去学的基于决策树的一系列算法，基 于神经网络的算...
Python sklearn实现K-means鸢尾花聚类
✅作者简介：人工智能专业本科在读，喜欢计算机与编程，写博客记录自己的学习历程。个人主页：小嗷犬的博客个人信条：为天地立心，为生民立命，为往圣继绝学，为万世开太平。本文内容：Python sklearn实现K-means鸢尾花聚类更多内容请见Python sklearn实现SVM鸢尾花分类Pytorc...
Python sklearn实现SVM鸢尾花分类
✅作者简介：人工智能专业本科在读，喜欢计算机与编程，写博客记录自己的学习历程。个人主页：小嗷犬的博客个人信条：为天地立心，为生民立命，为往圣继绝学，为万世开太平。本文内容：Python sklearn实现SVM鸢尾花分类更多内容请见Python sklearn实现K-means鸢尾花聚类Pytorc...
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，即特征空间中最邻近的样本中的大多数属于某一个类别，则该样本也属于这个类别1：K值K值也就是选择几个相邻的作为测量2：距离的度量距离...
python机器学习之门之sklearn的使用（使用鸢尾花数据集）
sklearn全称为scikit learn 专门提供了python机器学习的模块 是一个高效的数据分析算法工具 建议在numpy scipy matplotlib上对于大多数机器学习 通常有以下四个数据集1：train_data 训练数据集2：train_target &nbs...
![[python] 深度学习基础------人工神经网络实现鸢尾花分类(五)](https://ucc.alicdn.com/pic/developer-ecology/83a278715a8942399b2b8c2f0ce4f301.png)
[python] 深度学习基础------人工神经网络实现鸢尾花分类(五)
鸢尾花数据集（Iris） 主要分为六大块导入包-->准备数据-->搭建网络-->参数优化-->测试效果-->可视化导入所需模块# 导入所需模块 import tensorflow as tf from sklearn import datasets from matpl...
![[python] 深度学习基础------人工神经网络实现鸢尾花分类(四)](https://ucc.alicdn.com/pic/developer-ecology/a129acdf45034b2cb6af13a112b5e3d5.png)
[python] 深度学习基础------人工神经网络实现鸢尾花分类(四)
Tensorflow的相关函数强制tensor转换为该数据类型：tf.cast (张量名，dtype=数据类型)计算张量维度上元素的最小值：tf.reduce_min (张量名)计算张量维度上元素的最大值：tf.reduce_max (张量名)举例：x1 = tf.constant ([1., 2....
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