Untuk mencari dataset Iris yang digunakan dalam contoh seseorang boleh mengaksesnya melalui Repositori Pembelajaran Mesin UCI. Set data Iris ialah set data yang biasa digunakan dalam bidang pembelajaran mesin untuk tugas klasifikasi, terutamanya dalam konteks pendidikan kerana kesederhanaan dan keberkesanannya dalam menunjukkan pelbagai algoritma pembelajaran mesin.
Repositori Pembelajaran Mesin UCI ialah sumber yang digunakan secara meluas dalam komuniti pembelajaran mesin yang mengehoskan pelbagai set data untuk tujuan penyelidikan dan pendidikan. Set data Iris ialah salah satu set data yang tersedia pada repositori UCI dan boleh diakses dengan mudah untuk digunakan dalam projek pembelajaran mesin anda.
Untuk mendapatkan semula dataset Iris daripada Repositori Pembelajaran Mesin UCI, seseorang boleh mengikuti langkah berikut:
1. Lawati laman web Repositori Pembelajaran Mesin UCI di https://archive.ics.uci.edu/ml/index.php.
2. Navigasi ke bahagian "Set Data" di tapak web.
3. Cari set data Iris dengan sama ada menyemak imbas set data yang tersedia atau menggunakan fungsi carian di tapak web.
4. Muat turun dalam format yang serasi dengan persekitaran pembelajaran mesin terpakai. Set data biasanya tersedia dalam format CSV (Comma-Separated Values), yang boleh diimport dengan mudah ke dalam alatan seperti perpustakaan panda Python untuk manipulasi dan analisis data.
Sebagai alternatif, seseorang juga boleh mengakses dataset Iris secara terus melalui perpustakaan pembelajaran mesin yang popular seperti scikit-learn dalam Python. Scikit-learn menyediakan fungsi terbina dalam untuk memuatkan set data Iris, menjadikannya mudah untuk pengguna mengakses set data tanpa perlu memuat turunnya secara berasingan.
Di bawah ialah contoh coretan kod dalam Python menggunakan scikit-learn untuk memuatkan dataset Iris:
python from sklearn.datasets import load_iris # Load the Iris dataset iris = load_iris() # Access the features and target labels X = iris.data y = iris.target # Print the shape of the dataset print("Shape of the Iris dataset:", X.shape)
Dengan menjalankan coretan kod di atas, seseorang boleh memuatkan set data Iris terus ke dalam persekitaran Python menggunakan scikit-learn dan mula bekerja dengan set data untuk beberapa tugasan pembelajaran mesin.
Soalan dan jawapan terbaru lain mengenai Pembelajaran Mesin Awan Google EITC/AI/GCML:
- Apakah teks kepada pertuturan (TTS) dan cara ia berfungsi dengan AI?
- Apakah batasan dalam bekerja dengan set data besar dalam pembelajaran mesin?
- Bolehkah pembelajaran mesin melakukan beberapa bantuan dialog?
- Apakah taman permainan TensorFlow?
- Apakah maksud set data yang lebih besar sebenarnya?
- Apakah beberapa contoh hiperparameter algoritma?
- Apakah pembelajaran ensemble?
- Bagaimana jika algoritma pembelajaran mesin yang dipilih tidak sesuai dan bagaimana seseorang boleh memastikan untuk memilih yang betul?
- Adakah model pembelajaran mesin memerlukan penyeliaan semasa latihannya?
- Apakah parameter utama yang digunakan dalam algoritma berasaskan rangkaian saraf?
Lihat lebih banyak soalan dan jawapan dalam Pembelajaran Mesin Awan Google EITC/AI/GCML