Để tìm tập dữ liệu Iris được sử dụng trong ví dụ, người ta có thể truy cập nó thông qua Kho lưu trữ máy học UCI. Bộ dữ liệu Iris là bộ dữ liệu thường được sử dụng trong lĩnh vực học máy cho các nhiệm vụ phân loại, đặc biệt là trong bối cảnh giáo dục do tính đơn giản và hiệu quả của nó trong việc thể hiện các thuật toán học máy khác nhau.
Kho lưu trữ máy học UCI là tài nguyên được sử dụng rộng rãi trong cộng đồng máy học, nơi lưu trữ nhiều bộ dữ liệu khác nhau cho mục đích nghiên cứu và giáo dục. Tập dữ liệu Iris là một trong những tập dữ liệu có sẵn trên kho lưu trữ UCI và có thể dễ dàng truy cập để sử dụng trong các dự án học máy của bạn.
Để truy xuất tập dữ liệu Iris từ Kho lưu trữ máy học UCI, người ta có thể làm theo các bước sau:
1. Truy cập trang web Kho lưu trữ máy học của UCI tại https://archive.ics.uci.edu/ml/index.php.
2. Điều hướng đến phần "Bộ dữ liệu" trên trang web.
3. Tìm kiếm tập dữ liệu Iris bằng cách duyệt qua các tập dữ liệu có sẵn hoặc sử dụng chức năng tìm kiếm trên trang web.
4. Tải xuống ở định dạng tương thích với môi trường máy học đã qua sử dụng. Tập dữ liệu thường có sẵn ở định dạng CSV (Giá trị được phân tách bằng dấu phẩy), có thể dễ dàng nhập vào các công cụ như thư viện gấu trúc của Python để thao tác và phân tích dữ liệu.
Ngoài ra, người ta cũng có thể truy cập trực tiếp vào tập dữ liệu Iris thông qua các thư viện máy học phổ biến như scikit-learn trong Python. Scikit-learn cung cấp các chức năng tích hợp để tải tập dữ liệu Iris, giúp người dùng thuận tiện truy cập tập dữ liệu mà không cần phải tải xuống riêng.
Dưới đây là đoạn mã ví dụ trong Python sử dụng scikit-learn để tải tập dữ liệu 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)
Bằng cách chạy đoạn mã trên, người ta có thể tải tập dữ liệu Iris trực tiếp vào môi trường Python bằng cách sử dụng scikit-learn và bắt đầu làm việc với tập dữ liệu đó để thực hiện một số tác vụ học máy.
Các câu hỏi và câu trả lời gần đây khác liên quan đến EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning:
- Chuyển văn bản thành giọng nói (TTS) là gì và nó hoạt động như thế nào với AI?
- Những hạn chế khi làm việc với các tập dữ liệu lớn trong học máy là gì?
- Máy học có thể thực hiện một số hỗ trợ đối thoại không?
- Sân chơi TensorFlow là gì?
- Một tập dữ liệu lớn hơn thực sự có ý nghĩa gì?
- Một số ví dụ về siêu tham số của thuật toán là gì?
- Học tập theo nhóm là gì?
- Điều gì sẽ xảy ra nếu thuật toán học máy được chọn không phù hợp và làm cách nào để đảm bảo chọn đúng thuật toán?
- Mô hình machine learning có cần giám sát trong quá trình đào tạo không?
- Các tham số chính được sử dụng trong thuật toán dựa trên mạng thần kinh là gì?
Xem thêm câu hỏi và câu trả lời trong EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning
Thêm câu hỏi và câu trả lời:
- Cánh đồng: Trí tuệ nhân tạo
- chương trình: EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning (đi đến chương trình chứng nhận)
- Bài học: Các bước đầu tiên trong Học máy (đến bài học liên quan)
- Chủ đề: Công cụ ước tính đơn giản và đơn giản (đi đến chủ đề liên quan)