python应用c4.5决策树对鸢尾花卉数据集进行分类(iris),包含可视化的决策树表
2022/11/4 11:43:47 102.55MB python 决策树 分类 文档资料
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鸢尾花(Iris)数据集是一个著名的统计学材料,被机器学习研究人员大量使用。
它包含了150组实例,4种生物特征和每组实例对应的鸢尾花种类(setosa,versicolor,virginica)。
2021/3/26 1:31:02 5KB dataset
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基于BP神经网络的IRIS数据集训练和测试,有完整的数据集和实现代码,直接运转即可得到结果,并显示,正确率,误差,迭代次数等参数
2018/9/23 21:42:12 6KB BP神经网络 IRIS数据集 MATLAB
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基于matlab的Iris、乳腺癌数据集的模式识别分类算法,含有遗传算法+SVM、isodata、感知器算法、LMSE、神经网络等算法的实现代码,用于聚类效果良好,是模式识别大作业的参考材料网盘链接:https://pan.baidu.com/s/1gQ_BHGWOGpmYv86gyv6EuQ提取码:xigi
2020/8/1 23:24:48 6KB 遗传算法 isodata 感知器算法 LMSE
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使用matlab实现kmeans,包括常见的utc数据集合,iris、glass以及diabets,其中matlab一共有四个文件,分别是getdatafromfile-其次要功能是从指定的文本文件中获取指定的数据,支持可变参数指定;
tkmeans是kmeans核心算法;
tkmeansTest是kmeans测试类,可以直接在matlab中运行;
writedata是将矩阵数据写入指定的文本文件。
目前只支持数值型数据。
2020/7/9 23:01:24 17KB kmeans matlab
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Iris数据集是常用的分类实验数据集,由Fisher,1936收集整理。
CSDN上原来有一个arff格式的鸢尾花数据集,不方便matlab直接调用。
我的这个数据集是txt格式的,在matlab下可以直接一句命令“load('iris.txt')”加载。
iris以鸢尾花的特征作为数据来源,常用在分类操作中。
该数据集由3种不同类型的鸢尾花的50个样本数据构成。
其中的一个品种与另外两个品种是线性可分离的,后两个品种是非线性可分离的。
该数据集包含了5个属性:&Sepal.Length(花萼长度),单位是cm;&Sepal.Width(花萼宽度),单位是cm;&Petal.Length(花瓣长度),单位是cm;&Petal.Width(花瓣宽度),单位是cm;&品种:IrisSetosa(山鸢尾)、IrisVersicolour(杂色鸢尾),以及IrisVirginica(维吉尼亚鸢尾)。
2016/1/25 4:28:45 12KB 鸢尾花数据集
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UCI-iris数据集4属性3类150组样本没类50种
2016/6/27 12:42:35 17KB UCI
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MATLAB的IRIS工具箱,可做X12的季候调整等
2015/1/22 5:02:49 3.03MB IRIS
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irisdata.mat,数据发掘实验用
2017/4/2 11:16:06 2KB iris数据集
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采用MATLAB实现支持向量机(SVM)处理二分类问题,分别采用二次规划凸优化求解、半不无穷规划(线性核与非线性核)求解。
带IRIS数据、实验报告与SVM二分类原理数学推导文档,可直接运行,不使用MATLAB的SVM工具箱,比较基础。
2019/7/10 18:34:24 5.11MB SVM 支持向量机 MATLAB 二分类
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在日常工作中,钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而,有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。 每天早晚,我总是得牢记打开钉钉应用,点击"工作台",再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌,会忘记打卡,导致考勤异常,影响当月的工作评价。而且,由于我使用的是苹果手机,有时候系统更新后,钉钉的某些功能会出现异常,使得打卡变得更加麻烦。 另外,我的家人使用的是安卓手机,他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说,每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误,导致打卡失败。 为了解决这些烦恼,我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习,我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。
2024-04-09 15:03 15KB 钉钉 钉钉打卡