鸢尾花、葡萄酒分类数据集
子非鱼的博客
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声明：本篇文章是本人课程作业的内容，只提供平时学习参考使用，请勿转载。 介绍：数据挖掘 来源：kaibo_lei_zzu 本片文章是使用分类算法KNN,和SVM支持向量机分类算法，对Wine数据集进行分类的实现。 1.1 wine数据集 Wine葡萄酒数据集是来自UCI上面的公开数据集，这些数据是对意大利同一地区种植的葡萄酒进行化学分析的结果，这些葡萄酒来自三个不同的品种。该分析确定了三种葡萄酒中...葡萄酒数据集/三元分类10-07
葡萄酒数据集，原始数据，三类别，分别含59、71、48个样本。zip内含描述文件。葡萄酒wine数据集的分类算法大全06-17
对UCI上的数据集wine利用机器学习的常见分类算法进行分类处理，包含KNN，朴素贝叶斯算法，决策树算法等等。可直接使用，无需更改。【python】python葡萄酒数据集—分类建模与分析（源码+数据集）【独一无二】测试开发自动化
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**分类任务建模与分析**：data目录中的data3.csv文件提供了一个葡萄酒数据集，该数据集包含了三种不同类型的葡萄酒（类别1-3）以及每种葡萄酒的13个化学分析特征。你的任务是： 1. 对数据进行预处理，包括处理缺失值、异常值和进行必要的特征缩放。（6分） 2. 分析数据集的特征分布，了解不同特征对葡萄酒类别预测的影响。（6分） 3. 利用one-vs-all或者one-vs-rest思想，建立逻辑回归模型，来预测葡萄酒的类别（要求使用numpy库实现，不允许直接使用sklearn等机器学习库）（[Python] scikit-learn - 葡萄酒(wine)数据集和决策树分类器的使用老狼工作室的博客
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本文主要介绍了什么是决策树及其使用场景，然后通过scikit-learn中的tree模块提供的决策树分类器(DecisionTreeClassifier)对葡萄酒(wine)数据集进行分类训练和预测，最后针对DecisionTreeClassifier类涉及的重要参数进行了详细的讲解。葡萄酒数据集10-06
葡萄酒数据集，二元分类。共130个样本，分别为59+71个。用于SVM、贝叶斯等验证。实验一：鸢尾花数据集分类热门推荐10-047万+
实验一：鸢尾花数据集分类 一、问题描述 二、数据集分析 Iris 鸢尾花数据集内包含 3 种类别，分别为山鸢尾（Iris-setosa）、变色鸢尾（Iris-versicolor）和维吉尼亚鸢尾（Iris-virginica）。数据集共 150 条记录，每类各 50 个数据，每条记录有花萼长度、花萼宽度、花瓣长度、花瓣宽度4项特征，通过这4个特征预测鸢尾花卉属于哪一品种。iris数据集包含在sklearn库当中，具体在sklearndatasetsdata文件夹下，文件名为iris.c.【机器学习】任务五：葡萄酒和鸢尾花数据集分类任务最新发布FHY26828的博客
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LightGBM最佳参数: {'learning_rate': 0.01, 'n_estimators': 200, 'num_leaves': 31}XGBoost最佳参数: {'learning_rate': 0.01, 'max_depth': 3, 'n_estimators': 200}最佳参数: {'max_depth': None, 'min_samples_split': 2, 'n_estimators': 100}XGBoost分类器 - 准确率: 1.0, F1得分: 1.0。分析鸢尾花数据集qq_39112101的博客
09-105791
常见函数如下 读取iris数据集中的花萼长度数据（已保存为csv格式），并对其进行排序、去重，并求出和、累积和、均值、标准差、方差、最小值、最大值 代码如下: import numpy as np arr = np.loadtxt(r'.......iris_sepal_length.csv',dtype=float,delimiter=' ') #排序 arr.so...葡萄酒（WINE）数据集分类（PyTorch实现）☆下山☆的博客
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葡萄酒（WINE）数据集分类（PyTorch实现）红酒质量分类数据12-12
数据包含红酒的成分及对应的质量分类数据，可以用作分类用，也可做其他的研究机器学习实验：使用sklearn的决策树算法对葡萄酒数据集进行分类m0_46553432的博客
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1、使用sklearn的决策树算法对葡萄酒数据集进行分类，要求： 划分训练集和测试集（测试集占20%） 对测试集的预测类别标签和真实标签进行对比 输出分类的准确率 调整参数比较不同算法（ID3，C4.5，CART）的分类效果。 2、把ID3算法修改为CART，并实现以下例子的分类。葡萄酒数据集(wine.csv)03-07
UCI网站上的机器学习样本数据集，包含了13个不同的特征，对178个葡萄酒数据样本的化学特征做出了描述，包含了列表，是一个csv表格。鸢尾花数据集03-05
鸢尾花数据集,这是个最常用的demo数据集，使用的时候先用setwd定位到目录Clustering:鸢尾花数据的 K-means 聚类和葡萄酒数据的 K-Medoids 聚类06-08
我们将以鸢尾花数据集（Iris dataset）和葡萄酒数据集（Wine dataset）为例，展示这两种算法的应用。 1. **K-means 聚类**： K-means 是最常用的聚类算法之一，它通过迭代寻找 K 个聚类的中心，使得所有数据点到其...葡萄酒数据集wine（UCI）10-19
Wine葡萄酒数据集是来自UCI数据集上的公开数据集，这些数据是对意大利同一地区种植的葡萄酒进行化学分析的结果，这些葡萄酒来自三个不同的品种。数据包括了三种酒中13种不同成分的数量。每行代表一种酒的样本，共有178个样本，一共有14列，其中，第一个属性是类标识符，分别是1/2/3来表示，代表葡萄酒的三个分类。其它13列为每个样本的对应属性的样本值。属性分别是：酒精、苹果酸、灰、灰分的碱度、镁、总酚、黄酮类化合物、非黄烷类酚类、原花色素、颜色强度、色调、稀释葡萄酒的OD280/OD315、脯氨酸。可以用来进行数据分析和数据挖掘。基于wine葡萄酒数据集的分类方法研究weixin_54352784的博客
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目录 一、问题阐述 1.1、数据集信息 1.2、可解决的问题 二、设计目的 三、实验需要的平台 四、基本原理分析 4.1、逻辑回归算法基本原理 4.2、支持向量机算法的基本原理 五、实验过程阐述及实验结论 5.1、实现逻辑回归算法过程及结论 5.2、实现支持向量机算法过程及结论 六、分析支持向量机算法和逻辑回归算法的异同及优缺点 6.1、逻辑回归算法与支持向量机算法的异同点 6.2、逻辑回归算法的优缺点 6.3、支持向量机算法优缺点 七、结论 7.1、逻辑回归算法结果 7红葡萄酒数据集winequality-red.csv，白葡萄酒数据集winequality-white.csv，Wine Quality Data Set03-28
包括两个数据集:红葡萄酒数据集winequality-red.csv，白葡萄酒数据集winequality-white.csv，涉及来自葡萄牙北部的红色和白色vinho verde葡萄酒样本。 目标是根据物理化学测试对葡萄酒质量进行建模 Two datasets are included, related to red and white vinho verde wine samples, from the north of Portugal. The goal is to model wine quality based on physicochemical tests相关知识
鸢尾花(Iris)数据集入门
鸢尾花数据集分类
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BP神经网络鸢尾花红酒数据分类分析与源码实现
决策树可视化：鸢尾花数据集分类(附代码数据集)
鸢尾花数据集下载
利用SVM分类算法解析鸢尾花数据集
机器学习鸢尾花数据集
网址: 鸢尾花、葡萄酒分类数据集 https://m.huajiangbk.com/newsview1760805.html
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