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鸢尾花150条数据。 特征包括：花萼长度宽度、花瓣长度宽度 以及类型花种类

本博客运行环境为Jupyter Notebook、Python3。使用的数据集是鸢尾花数据集（Iris）。主要叙述的是数据可视化。 IRIS数据集以鸢尾花的特征作为数据来源，数据集包含150个数据集，有4维，分为3 类，每类50个数据，每个数据包含4个属性，是在数据挖掘、数据分类中常用的测试集、训练集。 读取数据包括sklearn库引入和读取.csv文件保存的数据集。 显示数据包括显示具体数据、查看整体数据信息、描述性统计。 数据可视化包括散点图、直方图、KDE图、箱线图。 目录读取数据显示数据数据可视化 读取数据 从sklearn库中读取：（我使用的是该种办法） ，因为文件运行起来总缺少一

Iris Data Set（鸢尾属植物数据集）是历史最悠久的数据集，它首次出现在著名的英国统计学家和生物学家Ronald Fisher 1936年的论文《The use of multiple measurements in taxonomic problems》中，被用来介绍线性判别式分析。在这个数据集中，包括了三类不同的鸢尾属植物：Iris Setosa，Iris Versicolour，Iris Virginica。每类收集了50个样本，因此这个数据集一共包含了150个样本。

内含 《机器学习》上机实践-Iris数据集实验要求，报告，python代码 2020年期末考试历年卷 （实验要求包括查阅资料找出MATLAB平台或Python平台加载内置Iris数据集方法、Iris数据集中有一个种类与另外两个类是线性可分的，其余两个类是线性不可分的。请你通过数据可视化的方法找出该线性可分类并给出判断依据等）

机器学习算法之KNN 2、KNN案例：鸢尾花数据分类

特征值的类别数：即花萼长度、花萼宽度、花瓣长度、花瓣宽度。 三种鸢尾花名：setosa、versicolor、virginica。 150组数据集（数据集来源于网络）

经过数据再组合后的鸢尾花数据集，使得其更加适合划分为训练集与测试集。

Iris 鸢尾花数据集是一个经典数据集，在机器学习领域都经常被用作示例。

tensorflow2 5种优化器 SGD,SGDM,ADAGRAD,RMSPROP,ADAM 在鸢尾花数据集中的对比，word 文档。