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线性分类器理论基础、Fisher判别算法、Iris数据集实战
目录一、线性分类器理论基础二、Fisher判别1.算法描述2.推导过程3.python代码实现算法4.类间散度矩阵和类内散度矩阵4.1.类内散度矩阵4.2.类间散度矩阵4.3.总体散度矩阵三、Iris数据集实战1.数据可视化1.1 relplot1.2 jointplot1.3 distplot1.4 boxplot1.5 violinplot1.6 pairplot2.构建模型
一、线性分类器理论基础
假设对一模式X已抽取n个特征，表示为：
X=（x1,x2,x3,….xn）T X=（x_1,x_2, ...
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Iris数据集的Fisher线性分类及可视化
一、线性分类及准确率
import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
path=r'F:/人工智能与机器学习/iris.csv'
df = pd.read_csv(path, header=0)
Iris1=df.values[0:50,0:4]
Iris2=df.values[50:100,0:4]
Iris3=df.values[100:150,0:4]
m1=np.mean(Iris1,axis=0)
m2 ...
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knn分类iris数据
knn分类iris数据
题目
Sklearn中的datasets方法导入iris鸢尾花训练样本并用train_test_split产生测试样本，用KNN分类并输出分类精度。
data = sklearn.datasets.iris.data
label = sklearn.datasets.iris.target
输出
代码
from sklearn import datasets
from sklearn.metrics import accuracy_score
from ...
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【机器学习算法】手动Python实现KNN分类算法，并用iris数据集检验模型效果
... 每个训练样本点的距离5、查找离待测样本点最近的K个训练样本点的类型6、找出数量最多的类7、写成自定义函数二、鸢尾花（iris）数据集测试1、导入包2、导入数据，划分数据集3、调用写好的KNN函数，并计算查准率、查全率和混淆矩阵
KNN是机器学习十大算法之一，因为原理很好理解，有一句话：“Talk is cheap.Show me the code.” 所以用Python来实现一下吧，并在iris数据集上检验模型效果。
算法原理：看新样本与最接近的那个训练集样本属于哪一类
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TensorFlow实现iris数据集线性回归
本文将遍历批量数据点并让TensorFlow更新斜率和y截距。这次将使用Scikit Learn的内建iris数据集。特别地，我们将用数据点（x值代表花瓣宽度，y值代表花瓣长度）找到 ...
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在python中利用KNN实现对iris进行分类的方法
...
iris = load_iris()
print iris.data.shape
from sklearn.cross_validation import train_test_split
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(iris.data, iris.target, test_size = 0.25, random_state = 33)
from sklearn.preprocessing import StandardScal
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鸢尾花数据集iris.zip
鸢尾花数据集iris
鸢尾花数据集iris鸢尾花数据集iris鸢尾花数据集iris鸢尾花数据集iris鸢尾花数据集iris鸢尾花数据集iris鸢尾花数据集iris鸢尾花数据集iris鸢尾花数据集iris鸢尾花数据集iris鸢尾花数据集iris鸢尾花数据集iris鸢尾花数据集iris鸢尾花数据集iris
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