Да бисте пронашли скуп података Ирис који се користи у примеру, можете му приступити преко УЦИ репозиторијума машинског учења. Ирис скуп података је скуп података који се обично користи у области машинског учења за задатке класификације, посебно у образовном контексту због своје једноставности и ефикасности у демонстрирању различитих алгоритама машинског учења.
УЦИ репозиторијум машинског учења је широко коришћен ресурс у заједници машинског учења који садржи различите скупове података у истраживачке и образовне сврхе. Скуп података Ирис је један од скупова података доступних у УЦИ репозиторијуму и може му се лако приступити за коришћење у вашим пројектима машинског учења.
Да бисте преузели скуп података Ирис из УЦИ репозиторијума машинског учења, можете следити ове кораке:
1. Посетите веб локацију УЦИ репозиторијума за машинско учење на хттпс://арцхиве.ицс.уци.еду/мл/индек.пхп.
2. Идите до одељка „Скупови података“ на веб локацији.
3. Потражите скуп података Ирис тако што ћете прегледати доступне скупове података или користити функцију претраживања на веб локацији.
4. Преузмите га у формату који је компатибилан са коришћеним окружењем за машинско учење. Скуп података је обично доступан у ЦСВ формату (вредности раздвојене зарезима), који се лако може увести у алате као што је Питхон-ова панда библиотека за манипулацију подацима и анализу.
Алтернативно, скупу података Ирис се може приступити директно преко популарних библиотека за машинско учење, као што је сцикит-леарн у Питхон-у. Сцикит-леарн пружа уграђене функције за учитавање скупа података Ирис, што корисницима олакшава приступ скупу података без потребе да га засебно преузимају.
Испод је пример исечка кода у Питхон-у који користи сцикит-леарн за учитавање скупа података Ирис:
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)
Покретањем горњег исечка кода можете учитати Ирис скуп података директно у Питхон окружење помоћу сцикит-леарн-а и почети да радите са скупом података за неке руке на задацима машинског учења.
Остала недавна питања и одговори у вези ЕИТЦ/АИ/ГЦМЛ Гоогле Цлоуд Мацхине Леарнинг:
- Шта је текст у говор (ТТС) и како функционише са АИ?
- Која су ограничења у раду са великим скуповима података у машинском учењу?
- Може ли машинско учење да пружи неку дијалошку помоћ?
- Шта је ТенсорФлов игралиште?
- Шта заправо значи већи скуп података?
- Који су неки примери хиперпараметара алгоритма?
- Шта је ансамбл учење?
- Шта ако одабрани алгоритам машинског учења није прикладан и како се може побринути да изаберете прави?
- Да ли моделу машинског учења треба надзор током обуке?
- Који су кључни параметри који се користе у алгоритмима заснованим на неуронским мрежама?
Погледајте више питања и одговора у ЕИТЦ/АИ/ГЦМЛ Гоогле Цлоуд Мацхине Леарнинг