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python菜鸟一枚，我有一组数据，想用python帮忙分析里面的规律或者概率，目前只是替换了鸢尾花的数据，用的是svc，但好像还是不够准确，下面是我的代码，有没有大牛可以帮我完善一下。。
浏览 75提问于2022-12-16
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我已经创建了一个包含我自己的所有香水的数据集，其中我有一些属性作为列，比如酸橙、香草、鸢尾花等香水的注释。所有这些都是二元变量，我个人为每种香水都指定了一个0-10范围内的" like“连续值。
浏览 3提问于2021-01-01得票数 0
我想在Matlab中执行分层聚类，并将聚类绘制在散点图上。我已经使用evalclusters函数首先研究了使用不同的标准值，例如Silhouette，CalinskiHarabasz，集群的“好”数量是多少。以下是我用于评估的代码(x是我的数据，包含200个观察值和10个变量)：%store kmean optimal clusters%save the outouts to a s
浏览 32提问于2016-08-24得票数 1
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因此，我正在学习使用虹膜数据集的one-hot编码X = iris['data'] # the complete data -2Dnames = iris['target_names'] #['setosa','versicolor','viginica']
feature_names = iris['feature_names']# [sl,sw,pl,
浏览 6提问于2020-05-06得票数 0
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python中的Iris决策树
、、、、
这篇文章的目的是判断一朵花是否是鸢尾花，但我似乎遇到了一些错误，我希望有人能得到答案，我得到了两个错误，如下所示： iris: Bunch iris：'tuple‘的目标实例没有’inner_f‘成员
浏览 28提问于2021-04-06得票数 0
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我想使用sklearns k-means聚类函数对鸢尾花数据集(我去掉了标签，所以现在它是一个未标记的数据)进行分类。
浏览 6提问于2018-07-13得票数 4
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我想要的最终结果是三个单独的工作簿，每个工作簿分别对应于鸢尾花、刚毛、杂色和维吉尼亚，每个工作簿的文件名对应于物种名称，即setosa.csv、versicolor.csv和virginica.csv，
浏览 55提问于2021-07-10得票数 1
我是机器学习领域的新手，我注意到有很多算法/算法集可以使用:支持向量机、决策树、朴素贝叶斯、感知器等。这就是为什么我想知道应该使用哪种算法来解决哪个问题？换句话说，哪种算法解决了哪类问题？任何帮助都将不胜感激。提前进行Thx检查。
浏览 3提问于2013-05-22得票数 10
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在我的机器上，代码可以正常运行。但是在我朋友的机器中，有一个关于drop_duplicates()的错误。错误类型与标题相同。
浏览 4提问于2020-04-08得票数 0
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我想做一个决策树，并将其分解为列表(名称、符号、val)。我用这个代码做了树： BufferedReader reader = new BufferedReader(new FileReader(PATH + "TempArffFile.arff"));
Instances data = new Instances(reader);
浏览 4提问于2014-09-30得票数 2
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我正在尝试使用Beautifulsoup和requests模块来改进我的Python。我已经完成了一些教程，并且已经成功地从不同的地方抓取了数据，但是我不能设法让它工作。我知道有现成的产品imdb可以访问数据，但我喜欢用这个网站练习Python。
我试图在上抓取每一集的标题，但我的代码只给了我一个空列表。
浏览 2提问于2020-05-03得票数 1
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(在这种情况下-标签是鸢尾花的类型)。是否可以使用libsvm？或者我应该使用另一种格式？
浏览 10提问于2017-08-16得票数 0
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我正在尝试在ubuntu上安装OpenERP v7，当我尝试安装依赖项时，我得到了这个错误：E: Package 'python-vobject' has no installationcandidate
E: Unable to locate packag
浏览 3提问于2014-01-22得票数 0
在编辑Django应用程序时，我错误地删除了"usr/lib/ python2.7“中的python2.7文件夹。prefix>[:<exec_prefix>] ImportError: No module named site我曾试过提及这几页：
重新安装python2.7.8版本的sudo apt-get install --reinstall
PYTHONDIR= usr/local
浏览 5提问于2014-08-24得票数 0
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