鸢尾花数据集.txt里面有50串可以使用的数据

使用逻辑回归分类鸢尾花和红酒等级，包括源码、训练数据和测试数据

神经网络实现鸢尾花分类

里面有MATLAB感知器算法的实现以及鸢尾花UCI数据集，可以对鸢尾花实行两分类。

建立决策树模型基于R软件，利用DI3算法，利用鸢尾花数据

该文件包含鸢尾花分类的Python源程序和数据集，数据集内包含3类鸢尾花，分别为山鸢尾（setosa）、变色鸢尾（versicolor）和维吉尼亚鸢尾（virginica）。每类各50个数据，每条记录

鸢尾花分类是机器学习中的一个研究热点。如何使用决策树算法构建鸢尾花分类模型。首先，我们介绍了Iris数据集的基本信息和数据读取方法。然后，通过对数据集的处理，构建了一个基于决策树算法的分类模型。该模型

iris.data iris.names 两个文件

实现svm对鸢尾花进行分类,3个不同品种的花每个50个数据进行分类,鸢尾花数据:archive.ics.uci.edu/ml/datasets/Ilis

代码实现及说明 # python 3.6 # TensorFlow实现简单的鸢尾花分类器 import matplotlib.pyplot as plt import tensorflow as tf

这篇文档关注的数据集源于鸢尾花，使用Python语言实现了最近邻算法。最近邻算法是一种基于实例的学习方法，通过度量不同样本之间的相似性，将测试样本归类到训练集中最相似的类别。鸢尾花数据集常用于模式识别