鸢尾花数据集的各指标为100%,西瓜数据集的准确率为71%

【内容介绍】 python，sklearn机器学习，logstic等各种回归常用的鸢尾花数据集，含训练集和测试集，csv格式，其中训练集包含鸢尾花特征及标签数据120组，测试集包含特征及标签数据30组。 【适用场景】 需要一些练手分类数据集或采用sklearn下载相关数据集遇到问题的python机器学习初学阶段 【所需条件】 建议使用pandas等python表格数据工具包进行导入，数据格式为常见的csv表格形式

鸢尾花数据集，数据挖掘的入门数据集

人工智能高分课设，使用Matlab自行构建神经网络结构，实现对鸢尾花数据集的分类，并且进行参数对比分析，还包含对比效果图和代码流程图，可直接用在报告中。

请依据“模式识别原理”课程所讲述的内容，基于不同的分类思想自行选择 设计两种分类算法，编写程序对所给出的Iris数据集和手写字符图像数据集Mnist 进行分类（每个数据集用一种算法分类即可）。分析所设计分类器在 Iris 数据集 和手写字符图像数据集上的分类效果，根据实验结果比较分析两种分类器的优缺 点

SVM支持向量机分类鸢尾花数据集iris（jupyter实现） 附带可视化图片

一组鸢尾花数据，每一行数据由 4 个特征值及一个目标值组成。4 个特征值分别为：萼片长度、萼片宽度、花瓣长度、花瓣宽度。目标值为三种不同类别的鸢尾，分别为：Iris Setosa、Iris Versicolour、Iris Virginica

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KNN算法在鸢尾花数据集的Python实现

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