#coding:utf-8 from sklearn.datasets import load_irisfrom sklearn.model_selection import train_test_splitfrom sklearn.neighbors import KNeighborsClassifierimport numpy as npimport matplotlib.pyplot as plt iris_dataset = load_iris() # 获取数据# print("keys

看了原理,总觉得需要用具体问题实现一下机器学习算法的模型,才算学习深刻.而写此博文的目的是,网上关于K-NN解决此问题的博文很多,但大都是调用Python高级库实现,尤其不利于初级学习者本人对模型的理解和工程实践能力的提升,也不利于Python初学者实现该模型. 本博文的特点: 一 全面性地总结K-NN模型的特征.用途 二  基于Python的内置模块,不调用任何第三方库实现 博文主要分为四部分: 基本模型(便于理清概念.回顾模型) 对待解决问题的重述 模型(算法)和评价(一来,以便了解模型特点

目录 Logistic回归(鸢尾花分类) 一.导入模块 二.获取数据 三.构建决策边界 四.训练模型 4.1 C参数与权重系数的关系 五.可视化 更新.更全的<机器学习>的更新网站,更有python.go.数据结构与算法.爬虫.人工智能教学等着你:https://www.cnblogs.com/nickchen121/ Logistic回归(鸢尾花分类) 一.导入模块 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from matplot

[TOC] 更新.更全的<机器学习>的更新网站,更有python.go.数据结构与算法.爬虫.人工智能教学等着你:https://www.cnblogs.com/nickchen121/ k近邻算法(鸢尾花分类) 一.导入模块 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from matplotlib.colors import ListedColormap from matplotlib.font_manager import Fon

[TOC] 更新.更全的<机器学习>的更新网站,更有python.go.数据结构与算法.爬虫.人工智能教学等着你:https://www.cnblogs.com/nickchen121/ kd树(鸢尾花分类) 一.导入模块 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from matplotlib.colors import ListedColormap from matplotlib.font_manager import FontP

目录 AdaBoost算法代码(鸢尾花分类) 一.导入模块 二.导入数据 三.构造决策边界 四.训练模型 4.1 训练模型(n_e=10, l_r=0.8) 4.2 可视化 4.3 训练模型(n_estimators=300, learning_rate=0.8) 4.4 训练模型(n_estimators=300, learning_rate=0.5) 4.5 训练模型(n_estimators=600, learning_rate=0.7) 更新.更全的<机器学习>的更新网站,更有pyth

半年前用numpy写了个鸢尾花分类200行..每一步计算都是手写的  python构建bp神经网络_鸢尾花分类 现在用pytorch简单写一遍,pytorch语法解释请看上一篇pytorch搭建简单网络 import pandas as pd import torch.nn as nn import torch class MyNet(nn.Module): def __init__(self): super(MyNet, self).__init__() self.fc = nn.Sequen

写在前面 准备近期将微软的machinelearning-samples翻译成中文,水平有限,如有错漏,请大家多多指正. 如果有朋友对此感兴趣,可以加入我:https://github.com/feiyun0112/machinelearning-samples.zh-cn 鸢尾花分类 ML.NET 版本 API 类型 状态 应用程序类型 数据类型 场景 机器学习任务 算法 v0.7 动态 API 最新版本 控制台应用程序 .txt 文件 鸢尾花分类 多类分类 Sdca Multi-class

python 文本分类 pyhton 机器学习 待续...

Selenium+python+API分类总结 http://selenium-python.readthedocs.org/index.html 分类 方法 方法描述 客户端操作 __init__(self, host, port, browserStartCommand, browserURL) 构造函数.host:selenium server的ip:port:elenium server的port,默认为4444:browserStartCommand:浏览器类型,iexplore,fi

欢迎访问我的GitHub https://github.com/zq2599/blog_demos 内容:所有原创文章分类汇总及配套源码,涉及Java.Docker.Kubernetes.DevOPS等: 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.Virginic

1.问题简述 假设有一名植物学爱好者对她发现的鸢尾花的品种很感兴趣.她收集了每朵鸢尾花的一些测量数据: 花瓣的长度和宽度以及花萼的长度和宽度,所有测量结果的单位都是厘米. 她还有一些鸢尾花的测量数据,这些花之前已经被植物学专家鉴定为属于 setosa.versicolor 或 virginica 三个品种之一.对于这些测量数据,她可以确定每朵鸢尾花所属的品种. 我们假设这位植物学爱好者在野外只会遇到这三种鸢尾花.我们的目标是构建一个机器学习模型,可以从这些已知品种的鸢尾花测量数据中进行学习,从而

使用python语言 学习k近邻分类器的api 欢迎来到我的git查看源代码: https://github.com/linyi0604/MachineLearning from sklearn.datasets import load_iris from sklearn.cross_validation import train_test_split from sklearn.preprocessing import StandardScaler from sklearn.neighbors

IDE:jupyter   数据集请查看:鸢尾花数据集 测试效果预览   成功率96.7% 代码已上传到码云

IDE:jupyter 目前我知道的数据集来源有两个,一个是csv数据集文件另一个是从sklearn.datasets导入 1.1 csv格式的数据集(下载地址已上传到博客园----数据集.rar)   1.2  数据集读取 file = "flower.csv" import pandas as pd df = pd.read_csv(file, header=None) df.head(10) 1.3结果  2.1  sklearn中的数据集 from sklearn.datase

引自:http://www.cnblogs.com/taichu/p/5251332.html ########################### #说明: # 撰写本文的原因是,笔者在研究博文“http://python.jobbole.com/83563/”中发现 # 原内容有少量笔误,并且对入门学友缺少一些信息.于是笔者做了增补,主要有: # 1.查询并简述了涉及的大部分算法: # 2.添加了连接或资源供进一步查询: # 3.增加了一些lib库的基本操作及说明: # 4.增加了必须必要

引入 一个机器能够依据照片来辨别鲜花的品种吗?在机器学习角度,这事实上是一个分类问题.即机器依据不同品种鲜花的数据进行学习.使其能够对未标记的測试图片数据进行分类. 这一小节.我们还是从scikit-learn出发,理解主要的分类原则,多动手实践. Iris数据集 Iris flower数据集是1936年由Sir Ronald Fisher引入的经典多维数据集.能够作为判别分析(discriminant analysis)的样本.该数据集包括Iris花的三个品种(Iris setosa, Iri

决策树算法 决策树算法主要有ID3, C4.5, CART这三种. ID3算法从树的根节点开始,总是选择信息增益最大的特征,对此特征施加判断条件建立子节点,递归进行,直到信息增益很小或者没有特征时结束. 信息增益:特征 A 对于某一训练集 D 的信息增益 \(g(D, A)\) 定义为集合 D 的熵 \(H(D)\) 与特征 A 在给定条件下 D 的熵 \(H(D/A)\) 之差. 熵(Entropy)是表示随机变量不确定性的度量. \[ g(D, A) = H(D) - H(D \mid A)

为什么使用函数? 答:函数的返回值可以确切知道整个函数执行的结果   函数的定义:1.数学意义的函数:两个变量:自变量x和因变量y,二者的关系                      2.Python中函数的定义:函数是逻辑结构化过程化得编程方法 定义面向过程:过程 def ( 在Python中,过程是没有返回值的函数) #定义函数 def func1(): """testing""" print('in the func1') return

之前提到过聚类之后,聚类质量的评价: 聚类︱python实现 六大 分群质量评估指标(兰德系数.互信息.轮廓系数) R语言相关分类效果评估: R语言︱分类器的性能表现评价(混淆矩阵,准确率,召回率,F1,mAP.ROC曲线) . 一.acc.recall.F1.混淆矩阵.分类综合报告 1.准确率 第一种方式:accuracy_score # 准确率 import numpy as np from sklearn.metrics import accuracy_score y_pred = [0,