【源码】基于Python编程语言的机器学习算法实现

项目简介

这是一个机器学习算法笔记项目，借助Python代码实现了K - 近邻算法、决策树算法、朴素贝叶斯算法和逻辑回归的简单实例，同时提供了对每种算法及其实现的详细解释说明。

项目的主要特性和功能

1. K - 近邻算法：实现简单的KNN分类器，可对给定数据集进行分类预测。
2. 决策树算法：实现决策树的构建与分类预测，涵盖数据集创建、决策树构建和分类预测等环节。
3. 朴素贝叶斯算法：基于该算法实现了拼写检查器。
4. 逻辑回归：运用梯度下降法实现逻辑回归模型，用于分类预测。

安装使用步骤

1. 把项目文件夹拷贝到本地。
2. 开启本地Python环境。
3. 依据项目中的不同算法，选择对应的Python脚本运行。
4. 查看每个文件的注释和说明，以理解算法的实现细节和用途。

注意：此项目仅包含代码和注释，无数据文件和图形界面，用户需在本地提供合适的数据文件，并通过阅读代码来了解其功能和实现。

下载地址

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