OrderedDict([('sepal_length',
<tf.Tensor: id=58, shape=(32,), dtype=float32, numpy=
array([4.8, 5. , 5.5, 7.7, 7.7, 5.8, 6.3, 6.7, 6.3, 4.4, 7. , 6.3, 4.4,
6.5, 4.9, 7.2, 6. , 4.8, 6.9, 6.4, 7.7, 5.8, 6.1, 4.6, 6. , 5.7,
6.7, 5.6, 6.7, 5. , 4.9, 7.2], dtype=float32)>),
('sepal_width',
<tf.Tensor: id=59, shape=(32,), dtype=float32, numpy=
array([3. , 3.5, 3.5, 2.8, 3. , 2.7, 2.3, 3. , 2.5, 3.2, 3.2, 3.3, 2.9,
2.8, 2.5, 3. , 3. , 3.1, 3.1, 3.1, 2.6, 4. , 2.8, 3.4, 2.7, 2.8,
3.3, 2.5, 3. , 2.3, 2.4, 3.2], dtype=float32)>),
('petal_length',
<tf.Tensor: id=56, shape=(32,), dtype=float32, numpy=
array([1.4, 1.3, 1.3, 6.7, 6.1, 5.1, 4.4, 5.2, 5. , 1.3, 4.7, 6. , 1.4,
4.6, 4.5, 5.8, 4.8, 1.6, 5.1, 5.5, 6.9, 1.2, 4.7, 1.4, 5.1, 4.5,
5.7, 3.9, 5. , 3.3, 3.3, 6. ], dtype=float32)>),
('petal_width',
<tf.Tensor: id=57, shape=(32,), dtype=float32, numpy=
array([0.1, 0.3, 0.2, 2. , 2.3, 1.9, 1.3, 2.3, 1.9, 0.2, 1.4, 2.5, 0.2,
1.5, 1.7, 1.6, 1.8, 0.2, 2.3, 1.8, 2.3, 0.2, 1.2, 0.3, 1.6, 1.3,
2.1, 1.1, 1.7, 1. , 1. , 1.8], dtype=float32)>)])复制代码
相关知识
【机器学习】鸢尾花分类
[Python机器学习]鸢尾花分类 机器学习应用
【机器学习】鸢尾花分类:机器学习领域经典入门项目实战
[机器学习基础][笔记] 一、鸢尾花分类
机器学习案例:鸢尾花分类——基于Scikit
【机器学习】KNN算法实现鸢尾花分类
【机器学习】经典数据集鸢尾花的分类识别
Python机器学习基础教程——1.7第一个应用:鸢尾花分类——学习笔记
机器学习入门——鸢尾花问题
第一个机器学习项目(鸢尾花分类问题)
网址: 使用机器学习按品种对鸢尾花进行分类 https://m.huajiangbk.com/newsview405213.html
上一篇: 云南去年花卉产值达400亿 自主 |
下一篇: 开远“花样经济”3年 → 60亿 |