【源码】基于Python的机器学习及深度学习项目

项目简介

本项目是结合机器学习和深度学习技术的生物大数据分析项目，展示了如何运用这些技术处理和分析生物数据。项目覆盖了从数据预处理到模型构建、训练和评估的完整流程，适合生物信息学、生命科学及相关领域的学生和研究人员。

项目的主要特性和功能

1. 机器学习算法应用：利用KNN和决策树算法对心脏病数据集做二分类预测；使用DBSCAN和K - means算法对Iris数据集进行聚类分析。
2. 深度学习模型构建：运用卷积神经网络（CNN）对灰度图像数据集（如数字符号）分类；使用循环神经网络（RNN）预测蛋白质序列的二级结构。
3. 数据预处理与清洗：对原始数据进行清洗、特征提取和标准化处理，保证数据质量。
4. 模型评估与结果展示：通过损失函数曲线、准确率、ROC曲线等指标评估模型性能；提供详细的预测结果可视化，助力用户理解模型表现。

安装使用步骤

环境准备

确保已安装Python 3.x版本，安装项目所需的依赖库，命令如下： bash pip install pandas numpy scikit-learn torch matplotlib

数据准备

下载并解压项目源码文件，将数据集文件（如CSV或图像文件）放置在指定目录中。

代码运行

进入项目目录，运行相应的Python脚本： - 机器学习任务：运行Machine learning homework文件夹中的脚本。 - 深度学习任务：运行CNN RNN project文件夹中的脚本。 根据脚本提示，调整参数或输入数据路径。

结果分析

查看生成的图像和文本输出，分析模型性能，可按需对模型进行调优或重新训练。

下载地址

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