统计学习方法——感知机python实现（附训练迭代动画）
使用感知机对iris数据集中的前两维特征构成的数据点分类
import numpy as np
import pandas as pd
from sklearn.datasets import load_iris
import matplotlib.pyplot as plt
iris = load_iris()
df = pd.DataFrame(iris.data, columns=iris.feature_names)
df['label'] = iris.target
df.columns = [
'sepal length', 'sepal width', 'petal le
文件下载
评论信息
其他资源
- 高波特率串口调试助手
- 微信emoji表情图片包，包含一个文本对应表情的文件
- 腔体滤波器设计
- 广东省矢量数据
- ADO DATA控件（msadodc.ocx和msdatgrd.ocx）
- matlab像差初始计算
- 电机控制Matlab仿真模型
- SM2246XT_专用.rar
- 产业互联网——构建智能+时代数字生态新图景（腾讯）.pdf
- 水果捕手1-源码
- 大学生《单片机》练习习题.pdf
- SpringBootStart1.zip
- pci_power_managment_interface_specification_.2.pdf
- 马兰戈尼IPA干燥制造工艺
- jpwb2017zs_3.9.68.20.exe
- 网站 网页 班级 学校
- 微机原理课程设计模拟计数器运算
- GMap.net的WPF实现demo
- java基于c/s的图书管理系统
- SAP后台配置大全
- JavaToExe，jar转exe
- 《Python渗透测试编程技术 方法与实践》_李华峰
- instantclient-basic-win32-11.2.0.1.0.zip oracle数据库客户端
- 人脸检测的论文
- 还有比这更详细的ABAQUS UMAT注释吗？
免责申明
【只为小站】的资源来自网友分享，仅供学习研究，请务必在下载后24小时内给予删除，不得用于其他任何用途，否则后果自负。基于互联网的特殊性，【只为小站】 无法对用户传输的作品、信息、内容的权属或合法性、合规性、真实性、科学性、完整权、有效性等进行实质审查；无论 【只为小站】 经营者是否已进行审查，用户均应自行承担因其传输的作品、信息、内容而可能或已经产生的侵权或权属纠纷等法律责任。
本站所有资源不代表本站的观点或立场，基于网友分享，根据中国法律《信息网络传播权保护条例》第二十二条之规定，若资源存在侵权或相关问题请联系本站客服人员，zhiweidada#qq.com，请把#换成@，本站将给予最大的支持与配合，做到及时反馈和处理。关于更多版权及免责申明参见 版权及免责申明
本站所有资源不代表本站的观点或立场，基于网友分享，根据中国法律《信息网络传播权保护条例》第二十二条之规定，若资源存在侵权或相关问题请联系本站客服人员，zhiweidada#qq.com，请把#换成@，本站将给予最大的支持与配合，做到及时反馈和处理。关于更多版权及免责申明参见 版权及免责申明