任务描述 使用sklearn完成鸢尾花分类任务。 鸢尾花数据集是一类多重变量分析的数据集。通过花萼长度，花萼宽度，花瓣长度，花瓣宽度4个属性预测鸢尾花卉属于(Setosa，Versicolour，Virginica)三个种类中的哪一类(其中分别用0，1，2代替)。 数据集中部分数据与标签如下图所示： DecisionTreeClassifier DecisionTreeClassifier的构造函数中有两个常用的参数可以设置： criterion:划分节点时用到的指标。有gini（基尼系数）,entropy(信息增益)。若不设置，默认为gini max_depth:决策树的最大深度，如果

本资源是关于人工智能领域K近邻算法(KNN)的实例演示-鸢尾花识别-使用excel分辨鸢尾花种类，内容详细解读KNN如何解决分类问题，为大众提供一种解决问题的全新方法。内含各大公式作用指导，帮助大家进一步理解何为KNN。

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鸢尾花识别经典算法有很多，处于分类的一块的知识，对于分类的技术也有很多很多，通过BP神经网络也可以实现，在这里介绍一种更好的神经网络来实现鸢尾花的识别问题。

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Day02-机器学习-KNN+鸢尾花识别

机器学习，神经网络多层感知器实现，稍事修改即可实现手写数字识别，鸢尾花识别实验等