【源码】基于Python的机器学习项目集

项目简介

这是一个基于Python的机器学习项目集，包含四个不同的项目。分别运用朴素贝叶斯、K-means聚类、集成学习方法和BERT模型，实现垃圾邮件分类、聚类分析、预测亚马逊评论的评分以及利用BERT模型进行文本分类和回归预测。

项目的主要特性和功能

1. 垃圾邮件分类：采用朴素贝叶斯算法对电子邮件进行垃圾邮件分类。
2. 聚类分析：运用K-means算法对MNIST数据集开展聚类分析。
3. 集成学习：以决策树和线性支持向量机作为基模型，通过集成学习（bagging和AdaBoost）构建集成分类器。
4. BERT模型：使用BERT模型进行文本分类和回归预测，涵盖处理文本数据、定义模型、训练、评估以及预测等环节。

安装使用步骤

1. 环境准备：安装Python环境，并安装nltk、sklearn、pytorch等必要的库。
2. 数据准备：下载并准备邮件数据集、MNIST数据集、亚马逊评论数据集等所需的数据集。
3. 代码运行：依据提供的文件路径和文件总结，运行每个项目的代码，进行数据处理、模型训练、评估和预测。
4. 结果分析：根据模型的输出结果，分析模型性能，并按需进行调整和优化。

需注意，运行这些项目需要具备基本的Python编程知识，并且熟悉相关机器学习库的使用。

下载地址

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