【源码】基于机器学习算法的图书分类系统

项目简介

本项目是基于Python的图书分类系统，借助模式识别技术和多种机器学习算法，实现对图书内容的自动分类。目标是提升图书分类的效率与准确性，为读者提供便捷的图书查找和推荐服务。

项目的主要特性和功能

1. 数据预处理：对图书数据做文本清洗、特征提取和数值化表示。
2. 贝叶斯分类器：实现两类图书（文学类和非文学类）的贝叶斯分类。
3. 感知器算法：用于不同类型图书的模式分类与识别。
4. 线性判别分析：绘制判别界面，可视化展示分类结果。
5. 曲线拟合：通过多项式曲线拟合体会过拟合现象并优化模型。
6. 用户界面：设计友好界面，方便用户上传图书信息并获得分类和推荐。
7. 性能评估：利用测试数据集评估分类模型的准确率、召回率和F1分数等。

安装使用步骤

1. 假设用户已下载本项目的源码文件。
2. 安装必要的依赖库，如Python以及相关机器学习库（如numpy、matplotlib、scikit - learn等）。
3. 准备图书数据：按照项目提供的样例数据格式，准备自己的图书数据。
4. 运行Python脚本：执行相应的Python脚本，使用机器学习算法对图书进行分类。
5. 查看分类结果：查看分类结果和推荐，对系统进行测试和使用。

注意事项

1. 数据格式：确保数据格式与项目要求一致。
2. 感知器算法：使用时注意初始值和迭代顺序对结果的影响。
3. 曲线拟合：进行多项式曲线拟合时，注意避免过拟合现象。

下载地址

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