【Python刷题篇】——Python机器学习-鸢尾花分类

已于 2022-10-26 15:18:25 修改
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分类专栏： Python刷题 文章标签： python 机器学习 分类
于 2022-09-29 17:22:31 首次发布
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本文探讨了Python中的机器学习应用，通过鸢尾花数据集进行分类。介绍了两个部分，AI1讲解了根据四个特征对鸢尾花进行分类的中等难度问题，而AI2则涉及数据预处理，去除特定类别的数据并使用逻辑回归或决策树进行二分类训练。文章提供了相关代码示例，并强调了模型在测试集上的准确率要求。

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SVM鸢尾花分类Python实现.rar
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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表示最近邻居的个数。用二维的图例，说明knn算法，如下：二维空间下数据之间的距离计算：在n维空间两个数据之间:2.具体步骤：(1)计算待测试数据与各训练数据的距离(2)将计算的距离进行由小到大排序(3)找出距离最...
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感知器算法是最简单的可以学习的机器。感知器算法是很多更复杂算法的基础，如支持向量机和多层感知器人工神经网络。
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