【源码】基于Python的机器学习实验项目

项目简介

本项目为哈尔滨工业大学2021年秋季学期机器学习课程的实验集合，由刘扬老师指导。包含多项式拟合、逻辑回归、高斯混合模型（GMM）和主成分分析（PCA）四个核心实验，助力学生深入理解机器学习基本算法与应用。

项目的主要特性和功能

1. 多项式拟合正弦曲线：运用多项式拟合方法，借助梯度下降法和共轭梯度法拟合正弦曲线，展示优化算法寻找最佳拟合曲线的过程。
2. 逻辑回归：实现逻辑回归算法，解决二分类问题，展示用该模型对数据分类的方法。
3. 高斯混合模型（GMM）：实现GMM算法，应用EM算法进行数据聚类和参数估计。
4. 主成分分析（PCA）：用PCA算法对图像数据降维，在保留主要特征的同时减少数据维度。

安装使用步骤

前提条件

• Python 3.x
• 必要的Python库：numpy, matplotlib, scikit-learn等

安装步骤

1. 复制或下载本项目的源代码。
2. 使用pip安装所需的Python库： bash pip install numpy matplotlib scikit-learn

使用步骤

1. 解压或打开源代码文件。
2. 进入每个实验的目录，运行相应的Python脚本： bash python experiment1_polynomial_fitting.py python experiment2_logistic_regression.py python experiment3_gmm.py python experiment4_pca.py
3. 查看实验结果和生成的图表，理解每个实验的输出和结论。

注意事项

• 运行代码前请确保已安装所有必要的Python库。
• 本项目仅供学习和研究使用，不得用于商业用途。

许可证

本项目采用MIT许可证，详情请参阅LICENSE文件。

下载地址

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