Python用正则化Lasso、岭回归预测房价、随机森林交叉验证鸢尾花数据可视化2案例
机器学习模型的表现不佳通常是由于过度拟合或欠拟合引起的，我们将重点关注客户经常遇到的过拟合情况。
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R语言朴素贝叶斯Naive Bayes分类Iris鸢尾花和HairEyeColor学生性别和眼睛头发颜色数据
最近，在贝叶斯统计实验中，我们向客户演示了用R的朴素贝叶斯分类器可以提供的内容。
使用TensorFlow、Keras 和 Python 构建神经网络分析鸢尾花iris数据集
鸢尾花iris数据集以及MNIST数据集可能是模式识别文献中最著名的数据集之一。
Python用T-SNE非线性降维技术拟合和可视化高维数据iris鸢尾花、MNIST 数据
T-distributed Stochastic Neighbor Embedding (T-SNE) 是一种可视化高维数据的工具。
R语言聚类有效性：确定最优聚类数分析IRIS鸢尾花数据和可视化
这个数据集常用于数据概述、可视化和聚类模型。
R语言k-means聚类、层次聚类、主成分（PCA）降维及可视化分析鸢尾花iris数据集
(a)部分：k-means聚类
使用k-means聚类法将数据集聚成2组。
画一个图来显示聚类的情况
使用k-means聚类法将数据集聚成3组。
画一个图来显示聚类的情况
(b)部分：层次聚类
使用全连接法对观察值进行聚类。
使用平均和单连接对观测值进行聚类。
绘制上述聚类方法的树状图。
SAS使用鸢尾花(iris)数据集训练人工神经网络(ANN)模型
人工神经网络最初是由研究人员开发的，他们试图模仿人脑的神经生理学。
Python数据可视化-seaborn Iris鸢尾花数据
Iris鸢尾花数据集，内容摘自百度百科：Iris数据集是常用的分类实验数据集，由Fisher, 1936收集整理。
R语言鸢尾花iris数据集的层次聚类分析
本文在iris数据集上展示了如何使用R软件来建立Hierarchical Cluster Analysis层次聚类分析（更好的可视化和灵敏度分析）。
