机器学习入门：手写数字识别，声呐分类，垃圾短信识别，鸢尾花分类 机器学习入门：手写数字识别，声呐分类，垃圾短信识别，鸢尾花分类 本系列代码是大多数初学者刚刚接触机器学习时会运行的代码，这些代码结构简单，原理清晰，易于实现。 项目均由jupyter notebook编写，适合分步骤运行，帮助理解每一步的功能。

练习数据，现用现取

映射减少虹膜花 这些Map Reduce程序的目标是从著名的鸢尾花数据集中计算出萼片长度，萼片宽度，花瓣长度和花瓣宽度的最大值，最小值和平均值。

利用Python实现KNN算法，完成鸢尾花分类任务，实现步骤： 1. 数据集的准备。 (1)使用SCIKIT-LEARN的自带的鸢尾花数据集，获取数据集的后两个特征，形成原始数据集D。 (2)待决策样本集D1的产生：在原始二维特征空间，基于该数据集的两种特征取值的最小值、最大值，获取该数据集的矩形包围盒，并在该的矩形区域上下左右各个方向扩充1的基础上,以step=0.02为两种特征的采样间隔，在该矩形区域等间隔抽取离散位置，构成原始待决策的样本集D1。 (3)训练集与测试集的产生：将原始数据集D按照类别分层随机打乱，以hold-out方式划分为训练集(80%),以及测试集(20%) 2. 模型的选择 训练集的规范化预处理，并记录预处理使用的参数。 3. 基于测试集的K-近邻分类模型的评价。 (1)对测试集的每个样本进行预处理； (2)基于K值优选结果(或你设定的K值)，对预处理之后的每个测试样本进行类别预测，得到所有测试样本的类别预测结果。 (3)结合测试集各样本的类别预测结果及真实类别答案，生成混淆矩阵，并可视化混淆矩阵 .... 4.K-近邻分类模型的使用。 .....

1.数据集的获取。 使用SCIKIT-LEARN的自带的鸢尾花数据集，获取该数据集150个样本的后两个特征及相应类别标签。 2.数据集的最小包围盒的获取，以及数据集的划分。 (1)获取原始二维空间中150个样本的最小包围矩形[x1_min, x1_max]*[x2_min,x2_max],并记录有关参数值。 (2)将数据集按照类别标签分层随机打乱，基于hold-out法，构建训练集(80%)与测试集(20%) 3. 模型的学习。 利用训练集，学习两种复杂程度不同的CART分类树，可视化两个分类树的学习结果。 4. 基于测试集的分类树的评价。 (1)结合测试集各样本的类别预测结果及真实类别答案，生成混淆矩阵，并可视化混淆矩阵 (2)基于混淆矩阵，估计每个类别的查准率、查全率、F1值，以及宏查准率、宏查全率、宏F1值；估计总体预测正确率. 5. 分类树的使用。 (1)在原始二维空间的矩形区域[x1_min-1, x1_max+1]*[x2_min-1,x2_max+1]内，分别在水平、垂直方向以0.02为间隔，细分生成离散格子点。 (2)分别以每个格子点作为一个待决策样本，对其分类

1. 原始数据集的获取。 使用SCIKIT-LEARN的自带的鸢尾花数据集，获取原始鸢尾花数据集。 2.模型的评价方式之一--基于oob_score的模型性能评价 以整个鸢尾花数据集为训练集，分别考察： (1) 决策树数目=10,100,500三种情况下，随机森林的分类性能，性能评价采用： RandomForestClassifier模型的属性“oob_score” (2) 决策树数目=10,100,500三种情况下，bagging模型的分类性能，性能评价采用： BaggingClassifier模型的属性“oob_score” 3. 模型评价方式之二--基于交叉验证的集成模型性能评价 将原始数据集按照类别分层随机打乱，分成K=5等分. (1) 采用K-折交叉验证平均预测错误率(及标准差)为评价指标，分别考察决策树数目=10,100,500三种情况下，随机森林模型的分类性能。 (2) 采用K-折交叉验证平均预测错误率(及标准差)为评价指标，分别考察决策树数目=10,100,500三种情况下，bagging模型的分类性能。

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简易KNN模型演示，鸢尾花的分类

使用matlab软件，利用贝叶斯方法实现鸢尾花的程序代码

机器学习，练练手。