iris数据集（深度学习分类）

UCI_标准数据库__iris数据集，分为三个类别的数据，可用作数据分类

cpp文件，给予iris数据集，cure方法实现

虹膜EDA 项目目标: Iris已成为非常流行的数据集,供初学者学习可视化和机器学习的基础知识,不幸的是,大多数情况下,人们最终还是使用它来重新发明轮子。 我对该项目的目标是展示一种全新的方法,您可以

经典虹膜 这个小型项目是关于经典Iris数据集的分析。 使用具有以下参数的Logistic回归模型,可以达到97%的精度: LogisticRegression(C=1.9, class_weight

经过重新整理,去除自带的序号列和windows中带出来的/r符号以适用于linux数据读取,自我使用感觉良好,其格式如下: Sepal.Length Sepal.Width Petal.Length

适用于聚类和分类测试用的数据集。

使用isodata聚类算法实现iris的分类，简单易懂

鸢尾花（iris)数据集,提供大家下载，方便进行各种学习。包括txt,cvs格式，可以直接使用。iris以鸢尾花的特征作为数据来源，常用在分类操作中。该数据集由3种不同类型的鸢尾花的50个样本数据构成

这是在机器学习领域常用的Iris鸢尾花公开数据集，压缩包中包含数据集和数据集中各个变量的介绍。该数据集一般在多分类问题上用的比较多。

主要介绍了TensorFlow实现iris数据集线性回归,具有一定的参考价值,感兴趣的小伙伴们可以参考一下