本部分神经网络使用的‘鸢尾花分类数据集’进行案例演示，其共为150个样本，包括4个特征属性（4个自变量...
本案例利用matlab公用的iris鸢尾花数据,作为测试数据,iris数据是特征为4维,类别为3个类别。数据格式如下: 3种类别用1,2,3表示。 2.数据集整理 iris数据总共包含150组数据,将其分为训练集105组,测试集45组。如下表所示: 类别数据处理:原始数据类别用1,2,3表示为了方便神经网络训练,类别1,2,3分别用1,0,0;...
functionclass=label2class(label)% 将label转为class% 例如将[0,0,1;0,1,0;1,0,0;1,0,0]转换为[3,2,1,1]% 输入:% label 为多维矩阵,一行为一个标签,共n行,即n个标签(一定要注意输入的label的维度正确)% 输出:% class 为分类结果,行向量,一维数据% 示例:class = label2class([0,0,1;0,...
神经网络擅长学习数据的非线性映射关系,广泛应用于分类、回归、自然语言处理和计算机视觉等领域。 神经网络的基本结构 神经网络主要有输入层、隐藏层和输出层组成。 输入层(Input Layer) 输入层是神经网络的起点,负责接收原始数据。每个节点(神经元)代表输入数据中的一个特征。 特点: 节点数与输入特征数一致。例如,对...
案例分享 下面是一个使用神经网络对鸢尾花数据集进行分类的示例代码。 复制 import numpy as np import tensorflow as tf from sklearn.datasets import load_iris from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.preprocessing import OneHotEncoder ...
有导师学习神经网络的分类——鸢尾花种类识别 1、案例背景 有导师学习神经网络以其良好的学习能力广泛应用于各个领域中，其不仅可以解决拟合回归问题，亦可以用于模式识别、分类识别。本章将继续介绍两种典型的有导师学习神经网络（GRNN和PNN），并以实例说明其在分类识别中的应用。植物的分类与识别时植物学研究和农林业...
案例分享 以下是使用神经网络对经典的鸢尾花数据集进行分类的代码。 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.datasets import load_iris from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.preprocessing import StandardScaler ...
3.3 实践:基于Softmax回归完成鸢尾花分类任务 在本节,我们用入门深度学习的基础实验之一“鸢尾花分类任务”来进行实践,使用经典学术数据集Iris作为训练数据,实现基于Softmax回归的鸢尾花分类任务。 实践流程主要包括以下7个步骤:数据处理、模型构建、损失函数定义、优化器构建、模型训练、模型评价和模型预测等, 数据处理:...
在此示例中，我使用 Fisher 的鸢尾花数据集来训练一个简单网络。此数据集包含 4 个度量指标，表示 3 种鸢尾花（山鸢尾、维吉尼亚鸢尾和杂色鸢尾）中的花瓣和花萼的长度与宽度。我们的目标是训练网络，使它能够根据 4 个度量特征成功对一种鸢尾花进行分类。可以从 GitHub 下载并亲自试用此代码。下面的代码清单给出...
我们从以上的可视化就可以知道,用Perceptorn分类必然效果不好,因为其线性不可分。 不使用库实现感知器一对多策略多分类鸢尾花数据集任务的代码: 代码语言:python 代码运行次数:0 复制 Cloud Studio代码运行 importnumpyasnpfromsklearn.datasetsimportload_irisfromsklearn.model_selectionimporttrain_test_splitfromsklearn...