| . |☎18001237177登录
使用机器学习的鸢尾花分类项目很简单，如果有人想学习机器学习，它是最基本的项目之一。这个项目基本上是用来区分鸢尾花的三种，分别是setosa, versicolor和virginica。
想要建立关于机器学习的项目?：
机器学习工具包将发送给您，您可以学习和构建使用教程。你今天就可以免费开始了!
如果输入了诸如花瓣大小和萼片大小等花的输入，该应用程序将处理提供给机器的数据。
需求是什么?
鸢尾是多年生植物，有三种鸢尾，花色鸢尾和维珍鸢尾看起来几乎一样。要给它们分类是非常困难的，记住它们的一些物理外观可以用来区分它们的种类。这个项目涉及到机器学习的概念，它收集有关花瓣大小等参数的数据。机器学习可以通过研究数据的模式来预测输出。
项目要求
首先，需要一个由数据源、变量和实例组成的数据集。然后将需要一些应用程序，如平方根误差算法和一些神经网络设备。该神经网络将由一个缩放层、两个感知器层和一个概率层组成。还需要训练策略来测试结果和输出，如损失指数和优化算法。
项目实施
你知不知道
2022世界杯亚洲区赛程表时间Skyfi实验室帮助学生学习实用的技能通过构建真实的项目。
你可以和朋友一起报名，并在家门口领取工具包
你可以向专家学习，建立可行的项目，向世界展示技能，获得最好的工作。
今天开始!
最初，为了准备项目，首先需要数据集，它将由数据源和变量组成。人们可以下载虹膜花数据文件，其中包含不同种类的花的物理参数的信息。变量应该被标记为萼片长度，宽度和花瓣长度，这将与数据一起工作。
第二步将在神经网络上工作，它必须有四个输入，因为变量的数量是四个。网络中的缩放层对输入进行归一化，采用标准差法进行计算。感知器层将充当逻辑激活函数。这个函数将比较数据，然后预测结果。该网络有三个输出，分别以settosa、versicolor或virginica显示结果。
在实现应用程序之前，应该始终严格地对其进行测试。应该记住这些误差，因为这将有助于预测准确的结果。采用拟牛顿法等优化算法来实现损耗指标的最小化。人们应该考虑一个误差必须更小的模型。
结论
一个人将能够预测的类型虹膜花后，做这个项目正确。它是机器学习的基本应用之一。因此，本文将介绍如何实现和使用ML。
加入来自36个以上国家的25万多名学生，通过建设项目培养实践技能
24小时内发货。使用在线教程进行构建。
保持更新，并基于最新的技术构建项目