我把网站上的raw data已经转换了格式，即用即取。

源自UCI的iris数据集，并进行了整理，按照Iris-setosa、Iris-versicolor、Iris-virginica属性分成三类，每一类有四个属性：花萼长、花萼宽、花瓣长、花瓣宽四个属性，每一类50个样本，一共150个样本。并按照OVO策略拆分成三组数据。

Python实现鸢尾花数据集分类问题——使用LogisticRegression分类器

基于jupyter notebook的python编程—–机器学习中的线性分类器目录一、机器学习中线性分类器的定义1、什么是线性分类器？2、线性分类器的实现原理3、设计线性分类器的主要步骤4、Fisher线性判别二、例题1–鸢尾花数据集的分类可视化及预测1、准备鸢尾花数据集2、打开jupyter进行python环境创建3、编写鸢尾花数据集的分类可视化代码4、鸢尾花数据集的分类可视化的整体python代码三、例题2–判定一下模式属于哪类？1、将x=[7,5]tx=[7,5]^tx=[7,5]t代入上述判别函数2、该题三类问题判别原理3、通过python代码的判定如下所示 在进行人工智能机器学习的

【python机器学习】逻辑回归算法实现（基于鸢尾花数据集）-附件资源

机器学习：决策树算法实验数据集，用于聚类和决策树分类。针对鸢尾花数据集的特征，包含sepal_length、sepal_width、petal_length和petal_width四个维度特征，一共有150条数据记录，划分为0，1，2三个种类。

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主要介绍了python KNN算法实现鸢尾花数据集分类，文中通过示例代码介绍的非常详细，对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值，需要的朋友们下面随着小编来一起学习学习吧

鸢尾花数据集的CSV格式，带有header，各位需要的下载就行

鸢尾花数据集，用于svm分类的数据集，MATLAB和python都可用。其中包括txt格式和data格式，只需要使用libsvm的包就可以调用。