鸢尾花(Iris)数据集是机器学习领域中最经典的数据集之一。它由三种不同品种的鸢尾花的测量数据组成:山鸢尾(setosa)、变色鸢尾(versicolor)和维吉尼亚鸢尾(virginica)。 在这篇文章中,我们将使用Markdown代码格式详细介绍鸢尾花数据集的基本信息以及如何加载和探索这个数据集。
在 scikit-learn 的 datasets 模块中,包含很多机器学习和统计学中的经典数据集。
由Fisher在1936年整理的Iris 鸢尾花数据集是一个经典数据集,在统计学习和机器学习领域都经常被用作示例。
机器学习入门数据集 鸢尾花 手写数字识别 波士顿房价预测 泰坦尼克幸存者预测 糖尿病人数据预测 信用卡诈骗 鸢尾花预测 数据前5行.png 数据分析 逻辑回归进行数据拟合。通过查看数据样式,鸢尾花的分
鸢尾花分类任务是一个经典的机器学习问题,通常用于演示和测试分类算法的性能。该任务的目标是根据鸢尾花的特征将其分为三个不同的品种,即山鸢尾(Setosa)、变色鸢尾(Versicolor)和维吉尼亚鸢尾(Virginica)。这个任务是一个多类别分类问题,其中每个样本都属于三个可能的类别之一。
R语言提供t.test()函数可以进行各种各样的t检验。与其他统计包不同的是,t.test()函数默认数据是异方差的,并采用Welch方法矫正自由度,关于异方差和Welch方法我会在后续的内容中详细介绍,大家先有一个印象即可。
#2018-04-05 16:57:26 April Thursday the 14 week, the 095 day SZ SSMR
鸢尾花识别是学习AI入门的案例,这里和大家分享下使用Tensorflow 2框架,编写程序,获取鸢尾花数据,搭建神经网络,最后训练和识别鸢尾花。
(基本认识)机器学习专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为,使之不断改善自身性能。是一门能够发掘数据价值的算法和应用,它是计算机科学中最激动人心的领域。我们生活在一个数据资源非常丰富的年代,通过机器学习中的自学习算法,可以将这些数据转换为知识。
利用机器学习算法构建模型,根据鸢尾花的花萼和花瓣大小,区分鸢尾花的品种。实现一个基础的三分类问题。
kNN(K Nearest Neighbor)算法是机器学习中最基础入门,也是最常用的算法之一,可以解决大多数分类与回归问题。这里以鸢尾花数据集为例,讨论分类问题中的 kNN 的思想。
首先介绍一下Iris鸢尾花数据集,内容摘自百度百科:Iris数据集是常用的分类实验数据集,由Fisher, 1936收集整理。“Iris也称鸢尾花卉数据集,是一类多重变量分析的数据集。数据集包含150个数据集,分为3类,每类50个数据,每个数据包含4个属性。可通过花萼长度,花萼宽度,花瓣长度,花瓣宽度4个属性预测鸢尾花卉属于(Setosa,Versicolour,Virginica)三个种类中的哪一类”。
在往期内容中,我已经和大家讲解了t检验和方差分析(ANOVA)在R语言中如何实现,这里需要注意:使用t检验和方差分析时,需要样本服从正态分布,并且方差齐性,或者经过变量变换后服从正态分布和方差齐性。但是如果我们的数据无论经过怎样的变量变换都达不到正态分布或方差齐性的要求,那么我们就需要使用基于秩次的非参数假设检验,非参数检验主要针对非正态样本,其统计效力会比带参数的假设检验要弱一些。
“聚类”(Clustering)试图将数据集中的样本划分为若干个不相交的子集,每个子集被称为一个“簇”或者“类”,英文名为Cluster。比如鸢尾花数据集(Iris Dataset)中有多个不同的子品种:Setosa、Versicolor、Virginica,不同品种的一些观测数据是具有明显差异的,我们希望根据这些观测数据将其进行聚类。
机器学习是如今人工智能时代背景下一个重要的领域,它应用广泛,如推荐系统,文本分析,图像识别,语言翻译等等。要想学通这个大的领域不是一件容易的事情,所以我打算集大家之长,开通一个“Python快速实战机器学习”系列,用Python代码实践机器学习里面的算法,旨在理论和实践同时进行,快速掌握知识。
我们谈起机器学习经常会听到监督学习和非监督学习,它们的区别在哪里呢?监督学习是有标签的,而非监督学习是没有标签的。比如有一批酒,我们知道里面包括红酒和白酒,算法f可以用于鉴别某一个酒是否为红酒和白酒,这时候算法f就称作为监督学习,红酒、白酒即为标签。如果现在另有一批酒,我们知道里面包括不同品种的酒,但是不知道有几类,算法g可以把相同类别的酒归为一类,不同类别的酒归为不同的类(比如:红酒、白酒、啤酒、米酒…), 算法g就称作为非监督学习。在监督学习中我们称作“分类”,在非监督学习中我们称作“聚类”。本文提到的K邻近算法属于监督学习内的“分类”算法。
人工智能------机器学习-------深度学习 应用:网络安全、交通网络、社交网络…
摘要:运用 kNN 解决鸢尾花和手写数字识别分类问题,熟悉 Sklearn 的一般套路。
再次开启机器学习之路,这次选择鸢尾花案例,这个案例数据挺好玩的,可以验证无监督学习和有监督学习,有监督学习可以采用各种分类算法、决策树算法,无监督学习可以采用各种聚类,并基于目标结果进行验证准确性。
本文翻译自Get started with eager execution 摘要 本教程将介绍如何使用机器学习的方法,对鸢(yuan一声)尾花按照种类进行分类。 教程将使用Tensorflow的eager模式来: 建立一个模型 用示例数据进行训练 使用该模型对未知数据进行预测。 读者并不需要机器学习的经验,但是需要懂一些Python。 Tensorflow编程 Tensorflow提供了很多的API,但建议从从以下高级TensorFlow概念开始学习: 在开发环境中开启eager模式 使用Datasets
本文将利用机器学习的手段来对鸢尾花按照物种进行分类。本教程将利用 TensorFlow 来进行以下操作:
本文会告诉你两种方法,即如何使用Python的Scikit-Learn库进行简单的数据转换。
本系列是《玩转机器学习教程》一个整理的视频笔记。本小节主要介绍能够将二分类算法解决多分类任务的两种方法OvR和OvO,并通过sklearn封装的逻辑回归实现OvR和OvO,最后使用sklearn实现通用二分类算法的OvR和OvO。
邻近算法,又叫K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最接近的k个邻居来代表。个人感觉KNN算法(K-NearestNeighbor)一种极其简单粗暴的分类方法,举一个例子,比如说你想知道一个人是不是喜欢打游戏,就可以观察他最亲密的几个朋友是不是都喜欢打游戏,如果大多数都喜欢打游戏,可以推测这个人也喜欢打游戏。KNN就是基于这种有点“物以类聚,人以群分”的简单粗暴的想法来进行分类的。
通过前几个小节绘制使用决策树来解决分类问题的决策边界可以看出,决策树的决策边界都是横平竖直的直线。
本文介绍了如何使用TensorFlow的高级API构建一个简单的分类器,通过鸢尾花数据集进行训练和评估。首先介绍了TensorFlow Estimator的基本概念,然后通过一个具体的例子展示了如何使用Estimator构建一个简单的分类器,最后对模型进行了评估。通过使用TensorFlow Estimator,我们可以轻松地构建和训练模型,并从中获得更好的性能和可扩展性。
Google Cloud发布了名为"AI Adventures"的系列视频,用简单易懂的语言让初学者了解机器学习的方方面面。 前两期我们分别讲到了机器学习的概念和具体步骤,今天让我们来看到第三讲,使用
上次介绍了KNN的基本原理,以及KNN的几个窍门,这次就来用sklearn实践一下KNN算法。
我们可能会遇到一些分类问题,例如想要划分 鸢尾花 的种类,尝试基于一些特征来判断鸢尾花的品种,或者判断上一篇文章中的房子,在6个月之后能否被卖掉,答案是 是 或者 否,或者一封邮件是否是垃圾邮件。所以这里是
决策树算法是计算机科学家罗斯.昆兰(下图大佬,没错,是图灵,因为我没找到昆兰大佬的照片)在学术休假时提出的。期间,他到斯坦福大学访问,选修了图灵的助手 D.Michie 开设的一门研究生课程。课上布置的一个大作业就是用程序写出一个完备正确的规则,以判定国际象棋的残局是否会在2步后被将死,昆兰在这个任务中得到灵感,之后又将该部分工作整理出来于1979年发表,并命名为 ID3 算法。之后很多其他的决策树算法也相继问世,比如ID4、ID5、C4.5、和 CART(Classification and Regression Tree) 等。scikit-learn 中决策树的实现是基于 CART。
本篇概览 本文是《DL4J》实战的第二篇,前面做好了准备工作,接下来进入正式实战,本篇内容是经典的入门例子:鸢尾花分类 下图是一朵鸢尾花,我们可以测量到它的四个特征:花瓣(petal)的宽和高,花萼(sepal)的 宽和高: 📷 鸢尾花有三种:Setosa、Versicolor、Virginica 今天的实战是用前馈神经网络Feed-Forward Neural Network (FFNN)就行鸢尾花分类的模型训练和评估,在拿到150条鸢尾花的特征和分类结果后,我们先训练出模型,再评估模型的效果: 📷 源码
与线型图类似的是,散点图也是一个个点集构成的。但不同之处在于,散点图的各点之间不会按照前后关系以线条连接起来。
k-NN (k-nearest neighbor) 由 Cover 和 Hart 于 1968 年提出,属于机器学习算法中的监督学习算法,可以用来解决分类和回归问题。
豌豆贴心提醒,本文阅读时间7分钟 今天主要讲述的内容是关于决策树的知识,主要包括以下内容: 1.分类及决策树算法介绍 2.鸢尾花卉数据集介绍 3.决策树实现鸢尾数据集分析 希望这篇文章对你有所帮助,尤其是刚刚接触数据挖掘以及大数据的同学,同时准备尝试以案例为主的方式进行讲解。如果文章中存在不足或错误的地方,还请海涵~ 一. 分类及决策树介绍 1.分类 分类其实是从特定的数据中挖掘模式,作出判断的过程。比如Gmail邮箱里有垃圾邮件分类器,一开始的时候可能什么都不过滤,在日常使用过程中,我人工对于每一封
其中△w(j)用于更新w(j)的值,该值计算(eta为学习速率,一般为0-1之间的常数):
我们把连续的预测值进行人工定义,边界的一边定义为1,另一边定义为0。这样我们就把回归问题转换成了分类问题。
本系列是《玩转机器学习教程》一个整理的视频笔记。本小节主要介绍在sklearn中使用数据归一化。
鸢尾花数据集是一个经典数据集,在统计学习和机器学习领域都经常被用作例子。数据集内包含 3 类共 150 个样本,每类各 50 个样本,每条样本都有 4 个特征:花萼长度、花萼宽度、花瓣长度、花瓣宽度,可以通过这 4 个特征预测鸢尾花属于(iris-setosa, iris-versicolour, iris-virginica)中的哪个品种。
学过数据分析的朋友们肯定都知道鸢尾花数据集。作为一个简简单单只有 4 个特征的150 行数据,经常被拖出来在数据处理和聚类算法课上作为例子。
scikit-learn 是最受欢迎的机器学习库之一,它提供了各种主流的机器学习算法的API接口供使用者调用,让使用者可以方便快捷的搭建一些机器学习模型,并且通过调参可以达到很高的准确率。
众所周知,训练机器学习模型的目标是提高模型的泛化能力,通常使用测试集误差来近似模型在现实世界的泛化误差。为了能用机器学习来解决现实世界的问题,我们通常需要对从现实世界中获取的数据进行预处理操作。本文需要使用两个软件包:
前几个小节介绍了以信息熵为指标对节点中的数据进行划分,从而构建决策树。作为指标的不只有信息熵还有本小节要介绍的基尼系数(Gini coefficient)。
本系列是《玩转机器学习教程》一个整理的视频笔记。本小节介绍对于分类问题非常重要的决策边界,先对逻辑回归求出决策边界的函数表达式并绘制,但是对于像kNN这种不能求出决策边界表达式的可以通过预测样本特征平面中区间范围内的所有样本点来绘制决策边界。最后通过调整kNN算法的k值,了解模型的复杂与简单对应的决策边界不同。
目录 实例一:线性回归波士顿房价 实例二:KNN实现电影分类 实例三:基于线性回归预测波士顿房价 实例四:sklearn完成逻辑回归鸢尾花分类 实例五:支持向量机完成逻辑回归鸢尾花分类 实例六:使用决策树实现鸢尾花分类 实例七:使用随机森林实现鸢尾花分类 实例八:使用朴素贝叶斯进行鸢尾花分类 实例九:使用Kmeans来进行鸢尾花分类 实例十:K最近邻的使用方式 实例十一:kmeans的其他展示方式 实例十二:Kmeans实现鸢尾花聚类 ---- 实例一:线性回归波士顿房价 ''' 实例一:线性回归
逻辑回归是一种分类算法,对多元线性回归的结果做一定的缩放。是一种线性(x是一次的)有监督(有x,y)分类(要么是正列,要么是负例)算法。是通过sigmod算法的一次缩放。
在机器学习领域有什么好的项目可以实操吗?有哪些经典小项目可以推荐学习呢?以下的项目将帮助你更好了解机器学习,步入AI领域的大门!
我们知道机器学习的关键是数据和算法,提到数据,我们必须要有在这个大数据时代挑选我们需要的,优质的数据来训练我们的模型,这里分享几个数据获取平台
Iris(鸢尾花)数据集是多重变量分析的数据集。 数据集包含150行数据,分为3类,每类50行数据。 每行数据包括4个属性:Sepal Length(花萼长度)、Sepal Width(花萼宽度)、Petal Length(花瓣长度)、Petal Width(花瓣宽度)。可通过这4个属性预测鸢尾花属于3个种类的哪一类。 样本数据局部截图:
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