0.【机器学习】逻辑回归案例二:鸢尾花数据分类,决策边界绘制逐步代码讲输出结果如下。iris数据集一共150条数据,共包含了3类花,各50条数据。对应的四个字段的名称图中也有给出。 对应的三种花的样式,下图中也可以做个直观展示。 将字段名称修改后指定为读入的数据集,代码如下。 col_name=['sepal_length','sepal_width','petal_length','petal_width','species']df.columns=coljvzquC41dnuh0lxfp0tfv8q{ua>3:8ftvkimg8igvcomu8643;8::?>

1.机器学习:k近邻算法(KNN)介绍k近邻算法k的取值· Iris :Anderson’s Iris data set, 中文名称:安德森鸢尾花数据集 · Iris 数据集一共包含150个样本,分3类,每类50个数据,每个数据包含4个特征。4个特征分别为: Sepal.Length(花萼长度)、Sepal.Width(花萼宽度)、Petal.Length(花瓣长度)、Petal.Width(花瓣宽度),特征值都为正浮点数,单位为厘米。根据4个特征jvzquC41dnuh0lxfp0tfv8|gkzooa>6;;:::;8ftvkimg8igvcomu86497;2;;: