【源码】基于Python编程语言的机器学习项目

项目简介

本项目是一个机器学习项目集合，实现了线性回归、逻辑回归、感知器算法（PLA）和正则化线性回归等多种算法。旨在通过实现和测试不同算法，加深对机器学习基本原理的理解，如学习问题、学习可行性、训练与测试等。

项目的主要特性和功能

1. 线性回归与逻辑回归：实现基于最小二乘法的线性回归算法和用于二分类的逻辑回归算法，可调整参数拟合训练集数据并在测试集验证。
2. 感知器算法（PLA）：实现基于错误驱动的感知器学习算法解决二分类问题，通过迭代更新权重正确分类数据。
3. 正则化线性回归：在线性回归基础上添加正则化项，降低过拟合风险，可调整参数平衡复杂度与泛化能力。
4. 误差率计算：提供计算分类错误率的函数，用于评估模型性能。
5. 数据预处理：实现从文件读取数据并分割为输入特征和输出标签的函数，为模型训练做准备。

安装使用步骤

1. 确保系统已安装Python解释器并配置好环境变量。
2. 从提供路径下载项目源代码文件。
3. 在命令行或集成开发环境中，进入源代码所在文件夹，执行相应Python脚本。
4. 运行脚本后，查看输出的模型参数、错误率及训练/测试集性能评估结果。

注意：因代码涉及机器学习算法实现，可能需根据具体数据集调整代码中的文件路径和参数设置。运行脚本需一定计算资源，时间取决于数据集大小和算法复杂度。

下载地址

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