参考:http://my.oschina.net/u/175377/blog/84420第一个:利用sklearn导入非常简单的著名的花朵数据——安德森鸢尾花卉数据集。我们有一百五十个鸢尾花的一些尺寸的观测值:萼片长度、宽度,花瓣长度和宽度。还有它们的亚属:山鸢尾(Iris setosa)、变色鸢尾...
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编程语言 时间:
2015-06-02 10:45:47
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在这里,arff文件以Weka安装目录下data文件夹中的iris.arff文件为例。
1、先在weka中将arff文件转换为csv文件,然后删除csv文件中第一行对属性名的描述,如下图。
2、保存,并放到数据库数据文件目录下(如C:\ProgramData\MySQL\MySQL Server 5.5\data\weka);
3、在navicat下对应的数据库建立数据表,本例中:crea...
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数据库 时间:
2015-05-11 10:49:15
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Fisher准则线性分类器的Python实现Fisher准则线性分类器的Python实现
选取的训练集与测试集
分类决策与分类器
代码
测试集上的结果
本节内容:本节内容是根据上学期所上的模式识别课程的作业整理而来,第二道题目是线性分类器设计,数据集是Iris(鸢尾花的数据集),根据前一题的Kmeans聚类得出的结果,分成训练集与测试集,进行比较。
选取的训练集与测试集
训练集:(选取上一题中的...
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编程语言 时间:
2015-04-13 09:46:27
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992
引入一个机器可以根据照片来辨别鲜花的品种吗?在机器学习角度,这其实是一个分类问题,即机器根据不同品种鲜花的数据进行学习,使其可以对未标记的测试图片数据进行分类。
这一小节,我们还是从scikit-learn出发,理解基本的分类原则,多动手实践。Iris数据集Iris flower数据集是1936年由Sir Ronald Fisher引入的经典多维数据集,可以作为判别分析(discriminant...
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编程语言 时间:
2015-03-12 17:09:08
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from matplotlib import pyplot as pltfrom sklearn.datasets import load_irisimport numpy as npdata=load_iris()feature_names=data['featrue_names']target=...
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Windows程序 时间:
2015-03-07 22:37:34
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本文主要内容包含: (1) 介绍神经网络基本原理,(2) AForge.NET实现前向神经网络的方法,(3) Matlab实现前向神经网络的方法 。第0节、引例 本文以Fisher的Iris数据集作为神经网络程序的測试数据集。Iris数据集能够在http://en.wikipedia.org/wik...
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其他好文 时间:
2015-01-26 10:07:51
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调用python的sklearn实现Logistic Reression算法
先说如何实现,其中的导入数据库和类、方法的关系,之前不是很清楚,现在知道了。。。
from numpy import *
from sklearn.datasets import load_iris # import datasets
# load the dataset...
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编程语言 时间:
2015-01-21 20:14:19
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1118
引入
一个机器可以根据照片来辨别鲜花的品种吗?在机器学习角度,这其实是一个分类问题,即机器根据不同品种鲜花的数据进行学习,使其可以对未标记的测试图片数据进行分类。
这一小节,我们还是从scikit-learn出发,理解基本的分类原则,多动手实践。
Iris数据集
Iris flower数据集是1936年由Sir Ronald Fisher引入的经典多维数据集,可以作为判别分析(...
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编程语言 时间:
2014-12-25 11:19:34
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【IrisBlur - 虹膜模糊】 IrisBlur模拟人眼的虹膜,本质上是一个控制程度更高的FieldBlur,在FieldBlur的基础上暴露了更多的参数。 ChooseFilter>Blur Gallery>Iris Blur. The default Iris blur pin is ...
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其他好文 时间:
2014-12-01 14:01:41
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201
本文主要内容包括: (1) 介绍神经网络基本原理,(2) AForge.NET实现前向神经网络的方法,(3) Matlab实现前向神经网络的方法 。第0节、引例 本文以Fisher的Iris数据集作为神经网络程序的测试数据集。Iris数据集可以在http://en.wikipedia.org/w.....
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其他好文 时间:
2014-11-19 10:39:22
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