【源码】基于机器学习算法的豆豆大小与毒性关系研究项目

项目简介

本项目是机器学习入门项目，通过一系列小实验探索豆豆大小与毒性的关系，利用机器学习算法进行模型拟合与预测。在实践过程中，可学习感知器模型、代价函数、梯度下降算法等机器学习基础概念和原理。

项目的主要特性和功能

1. 感知器模型学习：使用Rosenblatt感知器模型学习豆豆大小与毒性数据，并绘制预测直线。
2. 代价函数计算与可视化：计算不同权重下的均方误差，找出使均方误差最小的权重值。
3. 梯度下降算法实现与应用：采用随机梯度下降、固定步长梯度下降、批量梯度下降和mini批量梯度下降算法进行线性回归训练。
4. 数据集生成与可视化：生成随机数据集并可视化，用于机器学习模型的训练与测试。

安装使用步骤

前提条件

• Python环境：确保已安装Python，推荐使用Python 3.x版本。
• 库文件：安装numpy、matplotlib等必要库文件，可通过pip安装。

使用步骤

1. 已下载本项目所有源码文件。
2. 确保计算机已安装Python及相关库文件。
3. 打开终端或命令提示符，进入项目文件夹。
4. 运行每个Python文件，按文件功能说明操作。
5. 观察输出结果与绘制的图表，了解机器学习模型的工作过程与结果。

下载地址

点击下载 【提取码: 4003】【解压密码: www.makuang.net】