【源码】基于Python和PyTorch的机器学习项目

项目简介

本项目是基于Python和PyTorch的机器学习实践项目，涵盖从基础到高级的机器学习算法实现，像线性回归、逻辑回归、KNN分类、K - Means聚类、感知器分类、神经网络和卷积神经网络等。旨在助力学习者掌握机器学习算法原理与实现，借助实际数据集开展训练与测试，评估模型性能。

项目的主要特性和功能

1. 线性回归：借助PyTorch实现线性回归模型，运用最小二乘法或梯度下降法进行参数估计，用于连续值预测。
2. 逻辑回归：使用PyTorch实现逻辑回归模型，可处理二分类任务，如鸢尾花数据集分类。
3. KNN分类：实现KNN分类算法，适用于多类分类任务，如鸢尾花数据集分类。
4. K - Means聚类：实现K - Means聚类算法，用于无监督学习的数据聚类。
5. 感知器分类：实现感知器分类算法，用于二分类任务。
6. 神经网络：使用PyTorch实现简单的神经网络模型，用于手写数字识别任务。
7. 卷积神经网络：使用PyTorch实现卷积神经网络模型，用于手写数字识别任务，如MNIST数据集。

安装使用步骤

1. 安装依赖库：安装Python，通过pip或conda安装PyTorch以及numpy、pandas、matplotlib等必要库。
2. 下载数据集：按需下载合适的数据集，如FashionMNIST、MNIST、Iris等。
3. 运行代码：依据项目文件结构，选择相应的算法实现文件运行。各文件有详细注释和代码解释，助于理解算法实现过程和参数设置。
4. 模型训练与评估：运行代码后，模型会进行训练，并在测试集上评估，输出模型性能指标（如准确率、损失值等）。
5. 结果可视化：部分文件含可视化代码，用于展示模型预测结果和训练过程中的损失值变化。

需注意，因项目使用了PyTorch等特定库，要在合适的Python环境中运行代码，并按需安装必要的库。

下载地址

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