神经网络实现鸢尾花分类，pytoch写的。附带pyqt预测可视化界面。

使用SVM支持向量机进行鸢尾花分类_Python实现-附件资源

鸢尾花分类问题是机器学习领域一个非常经典的问题，本文将利用神经网络来实现鸢尾花分类 实验环境：Windows10、TensorFlow2.0、Spyder 参考资料：人工智能实践：TensorFlow笔记第一讲 1、鸢尾花分类问题描述 根据鸢尾花的花萼、花瓣的长度和宽度可以将鸢尾花分成三个品种 我们可以使用以下代码读取鸢尾花数据集 from sklearn.datasets import load_iris x_data = load_iris().data y_data = load_iris().target 该数据集含有150个样本，每个样本由四个特征和一个标签组成，四个特征分别为：

内含山鸢尾、变色鸢尾、弗吉尼亚鸢尾花分类器，归一化函数，输入excel文档中的鸢尾花花瓣花萼长宽计算分类器的准确率的完整过程和注释，配套150个鸢尾花数据

文章目录1. 感知机简介2. 编写感知机实践2.1 数据处理2.2 编写感知机类2.3 多参数组合运行3. sklearn 感知机实践4. 附完整代码 本文将使用感知机模型，对鸢尾花进行分类，并调整参数，对比分类效率。 1. 感知机简介 感知机（perceptron）是二类分类的线性分类模型 输入：实例的特征向量 输出：实例的类别，取 +1 和 -1 二值 感知机对应于输入空间（特征空间）中将实例划分为正负两类的分离超平面，属于判别模型 旨在求出将训练数据进行线性划分的分离超平面，为此，导入基于误分类的损失函数，利用梯度下降法对损失函数进行极小化，求得感知机模型。 感知机学习算法具有简单而易于

此代码使用基于反向传播的 NN 学习对鸢尾花数据集进行分类。

数据集介绍 总共包含150行数据 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花，分别为： Iris Setosa、Iris Versicolour、Iris Virginica 数据集中每朵鸢尾花叫做一个数据点，它的品种叫做它的标签 数据集样式: 导入需要的模块包 import numpy as np from matplotlib import colors from sklearn import svm from sklearn import model_selection import mat

基于决策树的鸢尾花分类-附件资源

c语言实现鸢尾花分类问题

神经网络实现鸢尾花分类及结果可视化，详见https://blog.csdn.net/qq_41573860/article/details/105870072