@参考Python 机器学习基础教程 鸢尾花分类 一个简单的机器学习应用，构建第一个模型。 对鸢尾花的分类，根据测量数据进行，该测量数据则为特征。测量数据：花瓣的长度和宽度、花萼的长度和宽度，所有测量结果的单位为cm 我们的目标是构建一个机器学习模型 因为有已知品种的鸢尾花的测试数据，所以这是一个监督学习问题。我们要在多个选项中预测其中一个（品种）。这是一个分类（classsification）问题。可能的输出（鸢尾花的不同品种）叫做类别（class）。数据集中共有三个类别（setosa、versicolor、virginica）。对于一个数据点来说，它的品种叫做标签（label）。 1、初识

这段时间，自己学习了一些有关机器学习的算法，现在拿鸢尾花分类来对这四种进行巩固与回顾。 这些算法都是直接使用的skearn库的算法，并未自己编写。 鸢尾花的降维 import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.decomposition import PCA from sklearn.datasets import load_iris data = load_iris() y = data.target X = data.data pca = PCA(n_components=2) reduced_X = pca.fit_transform(X) re

深度学习，代码示例，用一个简单的一层网络实现鸢尾花分类，经过500次传播，准确率可以达到90%以上。最后实现了准确率和损失值的可视化。

鸢尾花数据，使用去掉第一行

实现决策树对鸢尾花进行分类，决策树进行了可视化，分别使用了图片和pdf进行显示，相关代码下载即可运行。

SVM鸢尾花分类Python实现 基于SVM算法实现鸢尾花数据集分类 包括混淆矩阵输出

人工智能-项目实践-鸢尾花分类-Python 基于BP神经网络实现鸢尾花的分类 本文用Python实现了BP神经网络分类算法，根据鸢尾花的4个特征，实现3种鸢尾花的分类。 算法参考文章：纯Python实现鸢尾属植物数据集神经网络模型 iris_data_classification_bpnn_V1.py 需使用 bpnn_V1数据集 文件夹中的数据 iris_data_classification_bpnn_V2.py 需使用 bpnn_V2数据集 文件夹中的数据 iris_data_classification_knn.py 需使用 原始数据集 文件夹中的数据 iris_data_cluster_sklearn.py 需使用 sklearn数据集 文件夹中的数据 不同数据集里数据都是一样的，只是为了程序使用方便而做了一些格式的变动。

一组鸢尾花数据，每一行数据由 4 个特征值及一个目标值组成。4 个特征值分别为：萼片长度、萼片宽度、花瓣长度、花瓣宽度。目标值为三种不同类别的鸢尾，分别为：Iris Setosa、Iris Versicolour、Iris Virginica

一、实验目的 了解分类问题的概念以及基于BP神经网络设计分类器的基本流程。 二、实验平台 MatLab/Simulink仿真平台。 三、实验内容和步骤 1. iris数据集简介 iris数据集的中文名是安德森鸢尾花卉数据集，英文全称是Anderson's Iris data set，是一种多重变量分析的数据集，包含150个样本。每个样本包含了五个元素，其中前四个为特征特征元素，分别为花萼长度、花萼宽度、花瓣长度、花瓣宽度，最后一个为品种信息，即目标属性（也叫target或label。包括山鸢尾Setosa、变色鸢尾Versicolour和维吉尼亚鸢尾Virginica三个品种）。所以iris数据集是一个150行5列的二维表。部分样本数据如下表所示： 2. 基于MatLab的学习器设计

代码实现及说明 # python 3.6 # TensorFlow实现简单的鸢尾花分类器 import matplotlib.pyplot as plt import tensorflow as tf import numpy as np from sklearn import datasets sess = tf.Session() #导入数据 iris = datasets.load_iris() # 是否是山鸢尾 0/1 binary_target = np.array([1. if x == 0 else 0. for x in