任务描述 使用sklearn完成鸢尾花分类任务。 鸢尾花数据集是一类多重变量分析的数据集。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(其中分别用0，1，2代替)。 数据集中部分数据与标签如下图所示： DecisionTreeClassifier DecisionTreeClassifier的构造函数中有两个常用的参数可以设置： criterion:划分节点时用到的指标。有gini（基尼系数）,entropy(信息增益)。若不设置，默认为gini max_depth:决策树的最大深度，如果

决策树莺尾花 python iris 分类模型 机器学习入门项目 实验 sklearn自带的鸢尾花数据集

有导师学习神经网络的分类 ---鸢尾花种类识别的理论基础，案例背景，MATLAB程序实现

本资源是关于人工智能领域K近邻算法(KNN)的实例演示-鸢尾花识别-使用excel分辨鸢尾花种类，内容详细解读KNN如何解决分类问题，为大众提供一种解决问题的全新方法。内含各大公式作用指导，帮助大家进一步理解何为KNN。

深度学习，代码示例，用一个简单的一层网络实现鸢尾花分类，经过500次传播，准确率可以达到90%以上。最后实现了准确率和损失值的可视化。

使用三种具有代表性的聚类分析算法对鸢尾花数据集进行聚类分析，分别为层次方法、DBSCAN 方法与K-means 方法。接着使用三个评价指标对聚类的结果进行评价，分别为准确度、运行时间、轮廓系数。本程序包含python程序、实验报告与鸢尾花数据集文件。是本人亲手写的作业且获得高分。层次方法在此数据集上准确度最佳，DBSCAN 方法运行时间最短，层次与 K-means 方法都取得了较高的轮廓系数值。亲手资源，保证一手！

花卉数据集，图片数据都是从网上搜的。jpg文件，存放在对应类名的文件夹中。目前有10个花卉类，每个类大约有600-900张图片紫菀，水仙花，大丽花，雏菊，蒲公英，鸢尾花，兰花，玫瑰，向日葵，郁金香。所有图像都有不同的文件大小和分辨率。

iris鸢尾花数据集，提供机器学习分类模型原始数据集

机器学习的常用数据集，共有 150 条数据，每条数据对应 4 个特征（sepal length、sepal width、pedal length、pedal width），且对应着 3 个不同的种类。

在Vscode中利用TensorFlow.js实现鸢尾花种类预测。