【源码】基于Python和PyTorch的机器学习与深度学习算法实现

项目简介

本项目基于Python和PyTorch，实现了丰富的机器学习与深度学习算法，包含多种常见的机器学习模型和深度学习模型，并提供相应的测试脚本，用于测试模型在特定数据集上的性能。

项目的主要特性和功能

机器学习模型

涵盖多种类型的机器学习模型，如提升算法（Adaboost、GBDT、XGBoost）、分类算法（朴素贝叶斯、SVM）、聚类算法（GMM、LDA）、集成学习（随机森林）、隐马尔可夫模型（HMM）、线性模型（线性回归、逻辑回归、Softmax回归）以及决策树相关（CART、决策树）。

深度学习模型

包含多种深度学习模型，如图像分类模型（AlexNet、DarkNet、DenseNet等）、RCNN系列（Faster RCNN、Keypoint RCNN等）、图像分割模型（Bisenet、CCNet、Deeplabv3等）以及YOLO系列（Slim YOLO v2、Tiny YOLO v3等）。

测试脚本

提供一系列测试脚本，可对机器学习算法和模型进行基本初始化、训练、评估和预测等操作。用于测试模型在手写数字数据集、糖尿病数据集等特定数据集上的性能和效果，评估指标包括准确率、R²得分等。

安装使用步骤

前提条件

假设用户已经下载了本项目的源码文件，并且已经安装了Python、NumPy和PyTorch。

运行测试脚本

1. 打开终端或命令提示符，进入项目源码所在的目录。
2. 若要测试机器学习模型，可运行相应的测试脚本，例如测试线性回归模型： bash python ml/linear_model/linear_regression.py
3. 若要测试深度学习模型，可运行相应的测试脚本，例如测试ResNet模型： bash python dl/image_classfication/resnet.py 运行脚本前，请确保已安装所需的依赖库，可根据脚本中的导入语句进行安装。

下载地址

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