【源码】基于Python的机器学习算法实现

项目简介

此项目致力于提供一系列基于Python的机器学习算法实现，涵盖了用于分类、回归和数据分析的基本工具与脚本，无论初学者还是专业人士，都能从中获取实用的机器学习工具和技巧。

项目的主要特性和功能

1. KNN算法实现：提供K近邻分类算法基本实现，可从文件导入训练数据进行分类预测。
2. 线性回归的梯度下降法实现：实现线性回归模型，采用梯度下降法进行参数优化，包含固定学习率和Adagrad自适应学习率的实现，还能可视化损失函数随迭代次数的变化。

安装使用步骤

1. 假设用户已下载项目源码文件。
2. 安装必要的Python库，如numpy等，可通过Python的pip包管理器进行安装。
3. 根据需求使用相应脚本文件。若要进行KNN分类，直接运行match-lover.py脚本并按提示操作；若要进行线性回归，运行gradient.py脚本并查看结果可视化。

注意：因这是机器学习相关项目，运行环境的Python版本和依赖库版本需满足脚本运行要求。运行脚本前，建议仔细阅读每个脚本的使用说明和提示信息。

下载地址

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