【源码】基于Python的机器学习分类器项目

项目简介

本项目是基于Python的机器学习分类器系统，目标是实现多种参数法和非参数法分类器，涵盖高斯分类器（LDF、QDF、RDA、MQDF）和朴素贝叶斯分类器，可处理各类数据集并开展分类预测任务。

项目的主要特性和功能

1. 实现LDF、QDF、RDA和MQDF四种参数法高斯分类器。
2. 实现采用Parzen窗口估计概率密度的朴素贝叶斯非参数分类器。
3. 具备数据导入、处理和划分功能，支持从CSV文件、数据框或URL导入数据。
4. 提供有监督的参数估计和无监督的Parzen窗等概率密度估计方法。
5. 可通过绘制决策边界图和散点图可视化决策边界和数据分布，展示分类结果。

安装使用步骤

1. 确保已安装Python环境，并安装pandas、sklearn、matplotlib和numpy库。
2. 假设已下载本项目的源码文件，将其解压并放置在合适目录。
3. 依据项目说明导入数据并处理数据格式。
4. 运行相应的分类器脚本，进行训练和测试。
5. 可视化分类结果，查看决策边界和数据分布。

下载地址

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