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#coding=utf-8 """ #演示目的：利用鸢尾花数据集画出P-R曲线 """ print(__doc__) import matp
数据集为鸢尾花数据集，总共有三种类别，利用感知器进行分类，属于模式识别。
决策树莺尾花
在机器学习中，我们可以使用不同的算法对数据进行分类。如何使用KNN算法对鸢尾花进行分类。通过观察数据集并使用Python编写代码，我们可以得到较高的分类准确率。在这个过程中，我们还解释了决策树和莺尾花
使用SVM（支持向量机）进行鸢尾花的分类。能够正确地运行。
内含山鸢尾、变色鸢尾、弗吉尼亚鸢尾花分类器,归一化函数,输入excel文档中的鸢尾花花瓣花萼长宽计算分类器的准确率的完整过程和注释,配套150个鸢尾花数据
python鸢尾花数据基于sklearn使用不同的机器学习分类器包括KNN逻辑回归决策树梯度提升AdaBoost随机森林高斯朴素贝叶斯多项式朴素贝叶斯线性判别分析二次判别分析支持向量机
以下是50个可用数据串的列表，它们是从鸢尾花数据集txt文件中提取的：三维数据可视化鸢尾花数据集机器学习中使用的鸢尾花数据集样本使用Python分析鸢尾花数据集的代码示例如何使用鸢尾花数据集
本文介绍基于KNN算法对鸢尾花数据进行分类的实战案例，附带完整的源码和数据集下载。内容包括数据的预处理、KNN算法的建模过程、模型的预测评估等。通过学习该案例，读者可以深入了解KNN算法在分类问题中的
Lab7 基于逻辑回归的鸢尾花分类预测.pdf
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