今天小编就为大家分享一篇在python中利用KNN实现对iris进行分类的方法，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧

摘要2 设计内容1 引言项目背景钢铁生产巨头Severstal在高效的钢铁开采和生产方面处于领先地位，他们现在正在寻求机器学习，以提高自动化程度，提高效率并保持

贝叶斯分类器 学习讲义贝叶斯分类器 学习讲义贝叶斯分类器 学习讲义贝叶斯分类器 学习讲义贝叶斯分类器 学习讲义贝叶斯分类器 学习讲义

建立实验环境 1个安装python（2.7） 2安装点： 2.1下载pip 2.2解压缩后，安装指令python setup.py install 2.3 pip升级python -m pip install --upgrade pip 2.4 pip安装扩展包pip install jieba（这里以jieba包为例），如果速度较慢，可转换内部的阿里源，即pip install jieba -i --trusted-host mirrors.aliyun.com 3安装pycharm 4使用GitHub获取代码 4.1安装git 4.2登陆自己的GitHub账号，找到自己的项目，（别人的需要先fork过来，也可以直接git clone xxx，或者直接下载zip包放进pycharm） 4.3：pycharm，首先设置git的位置及github账号，点击Test都通过后继续，依次在菜单栏上单击，从版本控制GitHub上进行VCS检出，登陆自己的账号后选择相应的项目，得到代码。 4.4（更新fork的项目到最新的版本）同步叉子 5 ipython协同开发环境 5.

神经网络实现分类matlab代码Cousera_MarchineLearning 这是 Andrew Ng 制作的在线课程 Machine Learning 的笔记本。 内容以“周”分隔，并在文件名后面注明了一个关键思想。 Week_1：优化线性回归模型的 θs：[1] Gradient Descent ； [2]正规方程； Week_2：梯度下降和正态方程的正则化方法； Week_3：分类模型 Week_4：神经网络 在每个文件中，有： LectureNote.md：本周课堂笔记； Script_intro.md：方法在脚本中是如何实现的，并附有实例以及与MATLAB内置函数的结果对比 Method.m：代码实现。

基于微信小程序云开发的垃圾分类小程序源码+教程.zip 内含Word文档使用教程，下载即用无需修改。可作为课程设计期末大作业等等，95分以上的高分项目，必过。 基于微信小程序云开发的垃圾分类小程序源码+教程.zip 内含Word文档使用教程，下载即用无需修改。可作为课程设计期末大作业等等，95分以上的高分项目，必过。基于微信小程序云开发的垃圾分类小程序源码+教程.zip 内含Word文档使用教程，下载即用无需修改。可作为课程设计期末大作业等等，95分以上的高分项目，必过。基于微信小程序云开发的垃圾分类小程序源码+教程.zip 内含Word文档使用教程，下载即用无需修改。可作为课程设计期末大作业等等，95分以上的高分项目，必过。基于微信小程序云开发的垃圾分类小程序源码+教程.zip 内含Word文档使用教程，下载即用无需修改。可作为课程设计期末大作业等等，95分以上的高分项目，必过。基于微信小程序云开发的垃圾分类小程序源码+教程.zip 内含Word文档使用教程，下载即用无需修改。可作为课程设计期末大作业等等，95分以上的高分项目，必过。

熊猫和浣熊图片数据集，训练数据集各200张，测试数据集各190张 熊猫和浣熊图片数据集，训练数据集各200张，测试数据集各190张 熊猫和浣熊图片数据集，训练数据集各200张，测试数据集各190张

亚洲象和非洲象分类图像数据集，分类数量2(亚洲象和非洲象)图像数量1028图像形状范围(100,100)到(4992,3328)为了增加复杂性，训练集包含的错误标记的图像少于5%，而测试集中的所有图像都有正确的标签。 亚洲象和非洲象分类图像数据集，分类数量2(亚洲象和非洲象)图像数量1028图像形状范围(100,100)到(4992,3328)为了增加复杂性，训练集包含的错误标记的图像少于5%，而测试集中的所有图像都有正确的标签。

羊驼与非羊驼分类数据集（羊驼142、非羊驼185张），JPEG图像（小体量）数据集用于将图像分类为“羊驼”和“非羊驼” 羊驼与非羊驼分类数据集（羊驼142、非羊驼185张），JPEG图像（小体量）数据集用于将图像分类为“羊驼”和“非羊驼”

衣物常见布料分类数据集，包括：麻布、棉花、皮革、丝绸，每类有20张图片 衣物常见布料分类数据集，包括：麻布、棉花、皮革、丝绸，每类有20张图片 衣物常见布料分类数据集，包括：麻布、棉花、皮革、丝绸，每类有20张图片