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神经网络鸢尾花

来源:花匠小妙招 时间:2025-02-17 15:03

文章 2023-11-15 来自:开发者社区

基于神经网络——鸢尾花识别(Iris)

 鸢尾花识别——思路流程:1)获取鸢尾花数据,分析处理。2)整理数据位训练集,测试集。3)搭建神经网络模型。4)训练网络,优化网络模型参数。5)保存最优的模型,进行鸢尾花识别。认识鸢尾花我们先认识下什么是鸢尾花?鸢尾花分类:狗尾草鸢尾、杂色鸢尾、弗吉尼亚鸢尾鸢尾花的特征是什么呢?鸢尾花花萼长、花萼宽、花瓣长、花瓣宽。我们通过对数据进行分析总结出了规律:通过测量花的花萼长、花萼宽、花瓣长....

基于神经网络——鸢尾花识别(Iris)

文章 2023-03-28 来自:开发者社区

动手造轮子自己实现人工智能神经网络(ANN),解决鸢尾花分类问题Golang1.18实现

人工智能神经网络( Artificial Neural Network,又称为ANN)是一种由人工神经元组成的网络结构,神经网络结构是所有机器学习的基本结构,换句话说,无论是深度学习还是强化学习都是基于神经网络结构进行构建。关于人工神经元,请参见:人工智能机器学习底层原理剖析,人造神经元,您一定能看懂,通俗解释把AI“黑话”转化为“白话文”。机器学习可以解决什么问题机器学习可以帮助我们解决两大类....

动手造轮子自己实现人工智能神经网络(ANN),解决鸢尾花分类问题Golang1.18实现

文章 2023-02-18 来自:开发者社区

Python 实现BP 神经网络分类算法,根据鸢尾花的 4 个特征,实现 3 种鸢尾花的分类

iris_data_classification_bpnn_V1.py 需使用 bpnn_V1 数据集 文件夹中的数据iris_data_classification_bpnn_V2.py 需使用 bpnn_V2 数据集 文件夹中的数据iris_data_classification_knn.py 需使用 原始数据集 文件夹中的数据iris_data_cluster_sklearn.py 需使用....

Python 实现BP 神经网络分类算法,根据鸢尾花的 4 个特征,实现 3 种鸢尾花的分类

文章 2022-11-13 来自:开发者社区

【人工智能】神经网络实现鸢尾花分类

神经网络实现鸢尾花分类环境:tensorflow2.3.0 python3.7.13 numpy1.21.5(一)准备数据1.数据集录入from sklearn import datasets # 没有的需要先安装:pip install sklearn x_data = datasets.load_iris().data # 返回iris数据集所有的输入特征 y_data = datasets....

【人工智能】神经网络实现鸢尾花分类

文章 2022-10-10 来自:开发者社区

[python] 深度学习基础------人工神经网络实现鸢尾花分类(五)

准备数据-->搭建网络-->参数优化-->测试效果-->可视化导入所需模块# 导入所需模块 import tensorflow as tf from sklearn import datasets from matplotlib import pyplot as plt import numpy as np准备数据...."> 鸢尾花数据集(Iris) 主要分为六大块导入包-->准备数据-->搭建网络-->参数优化-->测试效果-->可视化导入所需模块# 导入所需模块 import tensorflow as tf from sklearn import datasets from matplotlib import pyplot as plt import numpy as np准备数据....

[python] 深度学习基础------人工神经网络实现鸢尾花分类(五)

文章 2022-10-10 来自:开发者社区

[python] 深度学习基础------人工神经网络实现鸢尾花分类(四)

Tensorflow的相关函数强制tensor转换为该数据类型:tf.cast (张量名,dtype=数据类型)计算张量维度上元素的最小值:tf.reduce_min (张量名)计算张量维度上元素的最大值:tf.reduce_max (张量名)举例:x1 = tf.constant ([1., 2., 3.], dtype=tf.float64) print(x1) x2 = tf.cast .....

[python] 深度学习基础------人工神经网络实现鸢尾花分类(四)

文章 2021-10-27 来自:开发者社区

MAT之GRNN/PNN:基于GRNN、PNN两神经网络实现并比较鸢尾花(iris数据集)种类识别正确率、各个模型运行时间对比

输出结果实现代码load iris_data.mat P_train = [];T_train = [];P_test = [];T_test = [];for i = 1:3    temp_input = features((i-1)*50+1:i*50,:);    temp_output = classes((i-1)*50+1:i*50,:);.....

MAT之GRNN/PNN:基于GRNN、PNN两神经网络实现并比较鸢尾花(iris数据集)种类识别正确率、各个模型运行时间对比

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更新时间 2024-04-27 12:21:51

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所属分类:花卉
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