【源码】基于Python的机器学习基础学习项目

项目简介

本项目基于Python语言，围绕《白话机器学习的数学》，总结机器学习基础数学知识，包含回归、分类等算法原理。通过Python编程实现线性回归、逻辑回归、多项式回归及随机梯度下降等算法。利用实例代码呈现机器学习基础概念，同时探讨正则化在模型训练中的作用和模型性能评估方法。

项目的主要特性和功能

1. 线性回归实现：用Python构建简单线性回归模型，使用梯度下降法优化参数并可视化数据。
2. 逻辑回归应用：通过Python实现逻辑回归二分类模型，利用随机梯度下降算法优化参数并可视化。
3. 多项式回归拟合：借助Python实现多项式回归模型，可拟合非线性数据并可视化。
4. 正则化探究：研究正则化在模型训练中的作用，对比有无正则化的模型训练效果。
5. 模型评估分析：运用均方误差等评估指标对模型性能进行评估。

安装使用步骤

1. 环境准备：确保已安装Python解释器，同时安装numpy和matplotlib等必要库。
2. 代码获取：下载本项目的源码文件。
3. 代码运行：在Python环境中运行各个代码文件，查看模型训练过程与结果。
4. 结果剖析：分析模型训练结果，理解各模型的工作原理与特性。

注意：本项目代码主要用于学习和理解机器学习基础知识，实际应用时可能需进一步修改优化。

下载地址

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