python 花瓣数据集分类 / 张生荣

python KNN算法实现鸢尾花数据集分类

一.knn算法描述 1.基本概述 knn算法,又叫k-近邻算法.属于一个分类算法,主要思想如下: 一个样本在特征空间中的k个最近邻的样本中的大多数都属于某一个类别,则该样本也属于这个类别.其中k表示最 ...

目录什么是AlexNet模型训练前准备 1.数据集处理 2.创建Keras的AlexNet模型开始训练 1.训练的主函数 2.Keras数据生成器 3.主训练函数全部代码训练结果最近在做实验 ...

一.题目要求用原生Python实现knn分类算法. 二.题目分析数据来源:鸢尾花数据集(见附录Iris.txt) 数据集包含150个数据集,分为3类,分别是:Iris Setosa(山鸢尾).Ir ...

目录前置信息 1.决策树 2.样本数据策树分类算法 1.构建数据集 2.数据集信息熵 3.信息增益 4.构造决策树 5.实例化构造决策树 6.测试样本分类后置信息:绘制决策树代码总结前置信息 ...

目录 KNN分类算法的介绍测试数据 Python代码实现结果分析简介: 我们在这世上,选择什么就成为什么,人生的丰富多彩,得靠自己成就.你此刻的付出,决定了你未来成为什么样的人,当你改变不了世界 ...

目录 1. 加载数据集 2. 搭建网络+优化器 3. 训练网络 4. 代码 1. 加载数据集这次我们搭建一个小小的多层线性网络对糖尿病的病例进行分类首先先导入需要的库文件先来看看我们的数据集观 ...

python字符串方法分类,字符串是经常可以看到的一个数据储存类型,我们要进行字符的数理,就需要用各种的方法,这里有许多方法,我给大家介绍比较常见的重要的方法,比如填充.删减.变形.分切.替代和查找. ...

文章开始先讲下交叉验证,这个概念同样适用于这个划分函数 1.交叉验证(Cross-validation) 交叉验证是指在给定的建模样本中,拿出其中的大部分样本进行模型训练,生成模型,留小部分样本用刚建 ...

本文实例为大家分享了python实现决策树分类算法的具体代码,供大家参考,具体内容如下 1.概述决策树(decision tree)--是一种被广泛使用的分类算法. 相比贝叶斯算法,决策树的优势在于 ...

sklearn的cross_validation包中含有将数据集按照一定的比例,随机划分为训练集和测试集的函数train_test_split from sklearn.cross_validatio ...

解决的问题: 1.实现了二分类的卡方分箱: 2.实现了最大分组限定停止条件,和最小阈值限定停止条件: 问题,还不太清楚,后续补充. 1.自由度k,如何来确定,卡方阈值的自由度为分箱数-1,显著性水平 ...

最近在看吴恩达的机器学习课程,自己用python实现了其中的logistic算法,并用梯度下降获取最优值. logistic分类是一个二分类问题,而我们的线性回归函数的取值在负无穷到正无穷之间,对于 ...

基本概念 precision:预测为对的当中,原本为对的比例(越大越好,1为理想状态) recall:原本为对的当中,预测为对的比例(越大越好,1为理想状态) F-measure:F度量是对准确率和召 ...

一.KNN算法简介邻近算法,或者说K最近邻(kNN,k-NearestNeighbor)分类算法是数据挖掘分类技术中最简单的方法之一.所谓K最近邻,就是k个最近的邻居的意思,说的是每个样本都可以用它 ...

本文实例为大家分享了Python KNN分类算法的具体代码,供大家参考,具体内容如下 KNN分类算法应该算得上是机器学习中最简单的分类算法了,所谓KNN即为K-NearestNeighbor(K个最邻 ...

上一篇博客主要介绍了决策树的原理,这篇主要介绍他的实现,代码环境python 3.4,实现的是ID3算法,首先为了后面matplotlib的绘图方便,我把原来的中文数据集变成了英文. 原始数据集: 变 ...

k-近邻算法是基本的机器学习算法,算法的原理非常简单: 输入样本数据后,计算输入样本和参考样本之间的距离,找出离输入样本距离最近的k个样本,找出这k个样本中出现频率最高的类标签作为输入样本的类标签,很 ...

kNN算法的核心思想是如果一个样本在特征空间中的k个最相邻的样本中的大多数属于某一个类别,则该样本也属于这个类别,并具有这个类别上样本的特性.该方法在确定分类决策上只依据最邻近的一个或者几个样本的类别 ...

本文实例为大家分享了python sklearn分类算法模型调用的具体代码,供大家参考,具体内容如下实现对'NB', 'KNN', 'LR', 'RF', 'DT', 'SVM','SVMCV', ...

在上一篇文章中,我们已经构建了决策树,接下来可以使用它用于实际的数据分类.在执行数据分类时,需要决策时以及标签向量.程序比较测试数据和决策树上的数值,递归执行直到进入叶子节点. 这篇文章主要使用决策树 ...