아야메 분류 [기계 학습] 도 아마추어가 scikit-learn을 사용하여 야메 분류를 시도했습니다. 안녕하세요. scikit-learn을 사용하여 얼음 분류를 해 보았으므로 가볍게 메모를 정리합니다. 이번에는 환경 구축이 필요없는 개발 환경 Google Colaboratory를 사용합니다. 기계 학습 라이브러리인 scikit-learn을 사용해 원래 샘플 데이터가 준비되어 있는 얼음 데이터를 사용해, 가는 조각이나 꽃잎 폭이나 길이를 수치화해 어디의 얼음인지 기계 학습으로 판별합니다 1.p... 파이썬scikit-learn아야메 분류기계 학습 TensorFlow.JS에서 아야메의 분류를 학습시켜 보았다(초보의 초보/그 2) 이것은 흰개미 꽃잎의 너비, 길이 뾰족한 너비, 길이의 4가지 수치 및 쐐기의 종류(setosa, versicolor, virginica)의 정보를 바탕으로 각 수치에서 쏘기 종류의 확률을 예측하는 것입니다 . 그 학습 수법에 대해서는 다수의 쪽이 각 URL에 기재하고 있으므로 특별히 설명은 하지 않습니다만, 그 대부분이 학습이 깨끗하게 수렴하는 확립된 학습 모델을 사용하고 있습니다. 여기에... 아야메 분류DeepLearning아이리스학습TensorFlow.js
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