基于IRIS数据集的Bayes分类实验

这里写自定义目录标题一、关于Fisher算法的主要思想与数学计算步骤已在上次博客中有讲到。二、用scikit-learn库中也有LDA的函数,下面给出测试代码三、完成Iris数据集的 Fisher线性

作为车辆类型识别的补充数据集，之前的数据集中只出现了一张图片对应一辆车的情况，而对一张图片中出现多辆车的情况未做数据集，是的训练出的模型只能识别大型的车子，而对小型的目标检测不到，该数据集只有100张

IrisDataSet.rar(数据挖掘数据集)

在c#环境下完成了bayes分类器的功能大家可以看看

分类使用的bayes1.py

Hymenoptera_data数据集包含两个文件夹，分别为'train'和'val'，其中包含了蚂蚁和蜜蜂的图像数据。该数据集是进行VGG模型分类实验的重要资源，旨在帮助新手研究人员熟练掌握图像分类

 本文以Fisher的Iris数据集作为神经网络程序的测试数据集。由于英文的类无法识别，故需要把对应的类用数字标识，数据集变成：。这里简要介绍一下Iris数据集：有一批Iris花，已知

基于二值化的Bayes分类实现字母数字识别；基于最小错误率的Bayes分类实现字母数字识别；基于最小风险率的Bayes分类实现字母数字识别。

此文件为数据挖掘分类实验数据集，内含说明文档，没有压缩密码

使用逻辑回归和贝叶斯算法对wine数据集进行分类。包含wine数据集，源代码，实验报告及控制台可执行程序。