Iris精品文章

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  從PHP Laravel 到 Go Iris--路由篇

  ...el這樣的好用又全棧的框架，刷了一下Beego, Echo , Gin, 以及Iris的文檔，最終還是選擇Iris，當(dāng)然我是沒有從性能角度考慮，只是從可以快速開發(fā)，且支持的特性全還有就是看著順眼的心理選擇了Iris，應(yīng)該有不少PHPer像我一樣使用Lara...

  lingdududu 2019-06-28 13:43 評(píng)論0 收藏0
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  Sklearn入門介紹

  ...1. 加載sklearn中的數(shù)據(jù)集datasets from sklearn import datasets iris = datasets.load_iris() # 鳶尾花卉數(shù)據(jù) digits = datasets.load_digits() # 手寫數(shù)字8x8像素信息數(shù)據(jù) 2. 查看數(shù)據(jù)的信息 print（iris.data[:4]） # 查看數(shù)據(jù)的...

  superPershing 2019-08-06 13:30 評(píng)論0 收藏0
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  Sklearn入門介紹

  ...1. 加載sklearn中的數(shù)據(jù)集datasets from sklearn import datasets iris = datasets.load_iris() # 鳶尾花卉數(shù)據(jù) digits = datasets.load_digits() # 手寫數(shù)字8x8像素信息數(shù)據(jù) 2. 查看數(shù)據(jù)的信息 print（iris.data[:4]） # 查看數(shù)據(jù)的...

  miracledan 2019-07-31 11:05 評(píng)論0 收藏0
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  【學(xué)習(xí)摘錄】機(jī)器學(xué)習(xí)特征選擇

  ...，返回值為縮放到[0, 1]區(qū)間的數(shù)據(jù) MinMaxScaler().fit_transform(iris.data) 1.2 標(biāo)準(zhǔn)化（特征值服需從正態(tài)分布） from sklearn.preprocessing import StandardScaler #標(biāo)準(zhǔn)化，返回值為標(biāo)準(zhǔn)化后的數(shù)據(jù) StandardScaler().fit_transform(iris.data) 2 特征二值化：定...

  lyning 2019-07-25 11:36 評(píng)論0 收藏0
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  分類算法之鄰近算法:KNN（應(yīng)用篇）

  ...鳶尾屬植物）的數(shù)據(jù)。 數(shù)據(jù)載入 from sklearn import datasets iris = datasets.load_iris() 數(shù)據(jù)存儲(chǔ)在 .data 成員中，它是一個(gè) (n_samples, n_features) numpy 數(shù)組： print(iris.data) # [[ 5.1 3.5 1.4 0.2] # [ 4.9 3. 1.4 0.2] #...

  zilu 2019-07-31 11:02 評(píng)論0 收藏0
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  【線代&NumPy】第八章 - 特征值和特征向量 | Eigenvalue and

  ... ? 例2： url：https://archive.ics.uci.edu/ml/machine-learning-databases/iris/iris.data import numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltfrom sklearn.decomposition import PCAimport pandas as pdfrom skl...

  izhuhaodev 2021-11-25 09:43 評(píng)論0 收藏0
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  tensorflow決策樹

  ...port tensorflow as tf import numpy as np from sklearn.datasets import load_iris from sklearn.model_selection import train_test_split 在這里，我們使用了Scikit-learn庫(kù)中的Iris數(shù)據(jù)集。我們將數(shù)據(jù)集分成訓(xùn)練集和測(cè)試集： python iris ...

  sumory 2023-04-26 02:19 評(píng)論0 收藏1571