Python机器学习基础教程(1)Irises(鸢尾花)分类之新手上路

本文介绍了Python机器学习基础教程中的鸢尾花分类案例,讲解了如何利用K近邻算法进行数据分类。文章强调了理解数据、选择算法以及运行代码的重要性,并给出了完整的KNN分类代码示例。

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一、感谢博客的内容提供的参考

标题:最新版学习笔记---Python机器学习基础教程(1)Irises(鸢尾花)分类---附完整代码

作者:非鱼子焉

地址:https://zhu-rui.blog.youkuaiyun.com/article/details/105900142

二、结合上课学习,划出理解的难点和重点

这一章太重要了,之前没太看懂的,现在有一点小懂,赶紧记录一下

(一)什么样的数据可以让机器分类

类别1 类别2 类别3 特点1 特点2 特点3 特点4
             

书上提供了一种花的数据,三个品种,对应的是四个特点,分别是花萼长度和宽度,花瓣长度和宽度

(二)怎么让机器学习

K近邻算法,就是用这个算法来学习所有的数据

简而言之,就是你用的大脑去测算一个人的品格时候,用的是什么标准。比如你用的是 核心价值观。

那么核心价值观就是那个算法,你用这个

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