手始めにいくつかのデータを触ってみましょう。データとして Iris データセットとして知られす、とても単純な花のデータベースを使いましょう。 150 のアヤメの花の測定値があります: sepal length, sepal width, petal length そして petal width で Iris setosa Iris versicolor Iris virginica それぞれの品種毎に。 データセットを Python オブジェクトとして読み込みましょう:
![3.6. scikit-learn: Python での機械学習 — Scipy lecture notes](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/4eaf5a08b2a58db66aa37b42d2cba4a8cd0cf4af/height=288;version=1;width=512/http%3A%2F%2Fwww.turbare.net%2Ftransl%2Fscipy-lecture-notes%2F_images%2Fface1.png)
手始めにいくつかのデータを触ってみましょう。データとして Iris データセットとして知られす、とても単純な花のデータベースを使いましょう。 150 のアヤメの花の測定値があります: sepal length, sepal width, petal length そして petal width で Iris setosa Iris versicolor Iris virginica それぞれの品種毎に。 データセットを Python オブジェクトとして読み込みましょう:
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