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iris.cvs(鸢尾花)
Iris数据集是常用的分类实验数据集，由Fisher于1936收集整理。Iris也称鸢尾花卉数据集，是一类多重变量分析的数据集。数据集包含150个数据样本，分为3类，每类50个数据，每个数据包含4个属性。可通过花萼长度，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。
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可用于svm的iris数据集
从UCI上下载的iris数据集，经过处理可以用于svm。格式如下：
0 1:5.1 2:3.5 3:1.4 4:0.2
0 1:4.9 2:3.0 3:1.4 4:0.2
0 1:4.7 2:3.2 3:1.3 4:0.2
0 1:4.6 2:3.1 3:1.5 4:0.2
0 1:5.0 2:3.6 3:1.4 4:0.2
0 1:5.4 2:3.9 3:1.7 4:0.4
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提供iris数据集下载
鸢尾属植物数据集 .\iris.data ，在这个数据集中，包括了三类不同的鸢尾属植物：
Iris Setosa，Iris Versicolour，Iris Virginica。每类收集了50个样本，因此这个数据集一共包含了 150个样本。
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鸢尾花(iris)数据集
鸢尾花(iris)数据集 csv+txt两个版本。Iris 鸢尾花数据集是一个经典数据集，在统计学习和机器学习领域都经常被用作示例。数据集内包含 3 类共 150 条记录，每类各 50 个数据，每条记录都有 4 项特征：花萼长度、花萼宽度、花瓣长度、花瓣宽度，可以通过这4个特征预测鸢尾花卉属于（iris-setosa, iris-versicolour, iris-virginica）中的哪一品种。
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人工智能基础学习： 用Jupyter完成Iris数据集的 Fisher线性分类，并学习数据可视化技术
jupyter完成Iris数据集的Fisher线性分类并可视化Iris数据集的Fisher线性分类可视化学习
Iris数据集的Fisher线性分类
Iris数据集以鸢尾花的特征作为数据来源，数据集包含150个数据集，有4 ... 、宽度和花瓣长度、宽度。
from sklearn import datasets
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
import math
#prepare the data
iris =
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机器学习–Iris数据集的Fisher线性分类以及数据可视化技术的学习
... Fisher线性分类以及数据可视化技术的学习1.Iris数据集的Fisher线性分类2.数据可视化 ... 可视化3.jointplot4.distplot5.boxplot6.violinplot7.violinplot8.pairplot
1.Iris数据集的Fisher线性分类
import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
path=r'./Iris.xls'
df = pd.read_csv(path, head
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