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在这个iris_集中.ipynb文件中,我们聚焦于鸢尾花数据集的分析和探索。首先,我们介绍了鸢尾花数据集的背景和特点,以及其对机器学习和数据挖掘领域的重要性。接着,我们详细解析了数据集中各个特征的含义
适用于聚类和分类测试用的数据集。
Iris 数据集是由 Fisher,1936 收集和整理的用于分类的常用实验数据集。Iris 利用 iris 的特征作为数据源,在分类操作中常用。数据集由来自 3 种不同类型虹膜的 50 个样本数据组
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knn分类iris数据 题目 Sklearn中的datasets方法导入iris鸢尾花训练样本并用train_test_split产生测试样本,用KNN分类并输出分类精度。 data = sklear
iris鸢尾花的数据 一共有150个观测值 非常实用 方便,
Python——sklearn模块iris数据,可使用与机器学习、数据挖掘算法练习
iris数据库,mdb格式的,access数据库,实验有用
一款集扫描、分析、监控竺等功能强大的局域网工具
鸢尾花数据集,里面包含150个样本,含有三种鸢尾花类型,每种鸢尾花类型有50个样本,每种花型具有四种特征,分别是花萼长度,花萼宽度,花瓣长度,花瓣宽度。
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