【源码】基于Python的机器学习模型实现

项目简介

本项目基于Python语言，实现了多种机器学习模型，可用于解决分类和回归问题。涵盖线性分类器、朴素贝叶斯分类器、支持向量机（SVM）、多层感知机（MLP）神经网络模型以及MLP - Mixer模型，还提供了训练、测试功能与评估模型性能的指标。

项目的主要特性和功能

1. 线性分类器（LinearClassification）：基于线性回归，支持多分类任务，用正规方程求解参数，具备拟合和预测功能。
2. 朴素贝叶斯分类器（NaiveBayes）：基于朴素贝叶斯假设，支持离散和连续特征，能计算先验概率和条件概率以进行样本分类。
3. 支持向量机（SVM）：支持多种核函数（线性、多项式和高斯核），通过二次规划求解最优化问题，可进行训练和预测。
4. 多层感知机（MLP）神经网络：支持手动和自动梯度计算，可用于回归和分类任务，提供训练和测试功能。
5. MLP - Mixer模型：用于图像分类任务，包含token - mixing和channel - mixing层，以及全连接层进行分类。

安装使用步骤

1. 安装Python环境和依赖库：确保已安装Python环境，并安装NumPy、PyTorch等必要库。
2. 运行代码：直接运行提供的Python代码文件，按提示加载数据、训练模型、进行测试和评估性能。
3. 查看结果：代码会输出模型的性能指标（准确率、F1分数等），可能包含损失值随训练轮数的变化曲线（若代码有绘图部分）。
4. 调整参数：根据需求调整模型参数，如学习率、迭代次数、核函数类型等，以优化模型性能。

下载地址

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