c ce cep ep eta iris pt tr 分类分类数据感知机花迭代模型迭代计算鸢尾花

无限级分类是开发中常见的情况,因此本文对常见的无限极分类算法进行总结归纳. 1.循环迭代实现 $arr = [ 1=>['id'=>1,'name'=>'父1','father'=>NULL], 2=>['id'=>2,'name'=>'父2','father'=>NULL], 3=>['id'=>3,'...

基于神经网络——鸢尾花识别（Iris）

标签：神经网络鸢尾花识别 Iris

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。流程： 1）获取鸢尾花数据，分析处理。 2）整理数据位训练集，测试集...

感知器算法实现鸢尾花数据的分类

标签： python 机器学习算法

本博客使用感知器算法来实现鸢尾花数据的分类。因为感知器映射结果为1和-1，为了让感知器能够正常运行，我们舍去了映射类型为0的鸢尾花数据，保留了映射类型为1和-1的鸢尾花数据。 2、测试数据csv 数据格式...

通过感知器实现对鸢尾花的分类

在上一篇文章我们用python实现感知器算法，这篇文章中将介绍如何通过感知器算法来实现对鸢尾花的分类。鸢尾花数据集地址https://archive.ics.uci.edu/ml/machine-learning-databases/iris/iris.data，一共包含了150...

TensorFlow神经网络计算过程及模型搭建：以鸢尾花分类为例

人工智能三大学派。TensorFlow（非Keras API）搭建神经网络。

k-近邻算法实现鸢尾花分类

标签： k-近邻算法鸢尾花分类惰性学习

鸢尾花数据集，提取码：sqbo k-近邻算法的三个核心要素： k值的选取邻居距离的度量分类决策的制定 k值的选取对分类器的性能的影响。 k值小的影响 k值大的影响近似误差小，但......

模糊聚类实现鸢尾花（Iris）分类——计算智能作业（附MATLAB代码）

标签：模糊系统模糊聚类 MATLAB

对于Iris数据集，使用模糊聚类及模糊推理系统对其进行分类

基于sklearn决策树算法对鸢尾花数据进行分类

标签：决策树算法 sklearn

决策树决策树是属于有监督机器学习的一种，起源非常早，符合直觉并且非常直观，模仿人类做决策的过程，早期人工智能模型中有很多应用，...模型生成：通过大量数据生成一颗非常好的树，用这棵树来预测新来的数...

Python 基于BP神经网络的鸢尾花分类

本文用Python实现了BP神经网络分类算法，根据鸢尾花的4个特征，实现3种鸢尾花的分类。

猿创征文｜深度学习基于前馈神经网络完成鸢尾花分类

标签：深度学习神经网络分类

为了减少每次迭代的计算复杂度，我们可以在每次迭代时只采集一小部分样本，计算在这组样本上损失函数的梯度并更新参数，这种优化方式称为小批量梯度下降法（Mini-Batch Gradient Descent，Mini-Batch GD

使用Keras实现鸢尾花分类

标签：鸢尾花分类

使用Keras API顺序模式实现鸢尾花分类、使用Keras函数式编程实现鸢尾花分类

使用BP神经网络对鸢尾花数据集分类

标签：神经网络人工智能机器学习

使用BP神经网络对鸢尾花数据集分类 from sklearn.datasets import load_iris from pandas import DataFrame import pandas as pd x_data = load_iris().data # 返回iris数据集所有输入特征 y_data = load_iris()....