【源码】基于Python的机器学习案例集

项目简介

本项目是基于Python的机器学习案例集，涵盖多种机器学习算法的实现与应用。通过多个示例展示K均值聚类、线性回归、决策树、支持向量机（SVM）、隐马尔可夫模型（HMM）以及神经网络等算法的实际应用，包含数据预处理、模型训练、评估和可视化等步骤，助用户深入理解不同算法原理和性能。

项目的主要特性和功能

1. K均值聚类：对二维数据集聚类并可视化结果。
2. 线性回归：对广告投入和销售数据建模以预测销售数据。
3. 决策树与随机森林：对鸢尾花数据集分类并可视化决策树结构。
4. 支持向量机（SVM）：有回归和分类示例，含不同核函数应用及模型性能评估。
5. 隐马尔可夫模型（HMM）：用于中文分词并可视化结果。
6. 神经网络：用简单二层神经网络解决二分类问题。

每个示例都有详细代码解释和注释，便于理解算法原理和应用过程。

安装使用步骤

1. 安装必要的库：使用pip安装numpy、pandas、sklearn、matplotlib等项目所需库。
2. 运行代码：在Python环境中运行每个示例的代码文件。
3. 查看结果：依据每个示例的输出，理解机器学习算法的应用和性能。

注：需已下载本项目的源码文件，并按上述步骤安装和使用。

下载地址

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