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复旦大学_卷积层_风格转换参数配置_中国AI数据
作者:CNAI / 2019-11-25 / 浏览次数:1

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机器学习中使用的最经典的数据集,并且可能是所有统计信息。它是一个数据集,用于测量三种不同类型的鸢尾花的萼片长度,萼片宽度,花瓣长度和花瓣宽度:鸢尾花,鸢尾花和鸢尾花。总共有150个测量值,每个easpec规格有50个测量值。要在Python中加载数据集,我们使用SCikit Learn的数据集功能,如下所示: 从SkIearn导入数据集 虹膜= datasets.load_iris() 打印(LEN(iris.data)) 150 打印(LEN(iris.target)) 150 print(iris.target [0])#分隔长度,分隔宽度,花瓣长度,花瓣宽度 [5.1 3.5 1.4 0.2] print(set(iris.target))#I. setosa,I。virginica,I。versicolor {0,1,2} 出生体重数据:麻萨诸塞州大学阿默斯特分校已编译了许多令人感兴趣的统计数据集(1)。一个suCh数据集是对儿童出生体重的测量,以及对母亲和家族史的其他人口统计学和医学测量。有11个变量的189个观测值。这是在Python中访问数据的方法:
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