深度学习——鸢尾花的分类，基于jupyter notebook
导入所需的各种包
%matplotlib inline
import numpy as np
import pandas as pd
import torch
import torch.optim as optim
torch.set_printoptions(edgeitems=2, linewidth=75)
导入所需的数据
path=r'D:My_downloadPython_datairis_training.csv'
org_data=pd.read_csv(path)
org_data.head()
len(org_data)
将数据进行切割整理，分为训练集和测试集
train_data=org_data.sample(frac=0.8)
val_data=org_data[~org_data.index.isin(train_data.index)]
len(train_data),len(val_data)
在训练集和测试集中划分出X和Y
train_data_X=train_data.iloc[:,0:4]
train_data_Y=train_data.iloc[:,4:].squeeze()
val_data_X=val_data.iloc[:,0:4]
val_data_Y=val_data.iloc[:,4:].squeeze()
将数据进行标准化处理
from sklearn import preprocessing
train_data_X=pr
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网址: 深度学习——鸢尾花的分类，基于jupyter notebook https://m.huajiangbk.com/newsview374759.html
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