基于基于jupyter notebook的的python编程编程—–机器学习中的线性分 机器学习中的线性分 类器及相应判定方法(鸢尾花数据集的分类可视化 鸢尾花数据集的分类可视化) 类器及相应判定方法 基于基于jupyter notebook的的python编程编程—–机器学习中的线性分类器目录 机器学习中的线性分类器目录一、机器学习中线性分类器的定义1、什么是线性分类 器？2、线性分类器的实现原理3、设计线性分类器的主要步骤4、Fisher线性判别二、例题1–鸢尾花数据集的分类可视化及预 测1、准备鸢尾花数据集2、打开jupyter进行python环境创建3、编写鸢尾花数据集的分类可视化代码4、鸢尾花数据集的分类 可视化的整体python代码三、例题2–判定一下模式属于哪类？1、将x=[7,5]tx=[7,5]^tx=[7,5]t代入上述判别函数2、该题三类问 题判别原理3、通过python代码的判定如下所示 在进行人工智能机器学习的过程中，我们肯定会遇到对各种各种数据集的处理，然后进行分类；其中，分类是一个非常复杂而 在进行人工智能机器学习的过程中，我们肯定会遇到对各种各种数据集的处理，然后进行分类；其中，分类是一个非常复杂而 且十分难的一个过程，特别是需要对分类算法很好的了解掌握，我们才能进行精确的分类，看似处理的数据，实则我们处理的 且十分难的一个过程，特别是需要对分类算法很好的了解掌握，我们才能进行精确的分类，看似处理的数据，实则我们处理的 是未来人工智能深度学习的算法。 是未来人工智能深度学习的算法。 本次博客，林君学长将带大家通过举例 本次博客，林君学长将带大家通过举例鸢尾花数据集的分类可视化 一、机器学习中线性分类器的定义 一、机器学习中线性分类器的定义 鸢尾花数据集的分类可视化了解线性分类器，从而理解机器学习中的分类算法 了解线性分类器，从而理解机器学习中的分类算法 在机器学习领域，分类的目标是指将具有相似特征的对象聚集。而一个线性分类器则透过特征的线性组合来做出分类决定，以 达到此种目的。对象的特征通常被描述为特征值，而在向量中则描述为特征向量。 1、什么是线性分类器？ 、什么是线性分类器？ 原创文章 89获赞 147访问量 3万+ 关注 私信 展开阅读全文 作者：陈一月的编程岁月