【源码】基于Python的机器学习笔记

项目简介

本项目是基于Python的机器学习学习笔记，记录了作者学习机器学习基础知识时的实践与总结。项目实现了决策树分类算法和回归分析模型，通过实际代码演示机器学习基本概念和应用。

项目的主要特性和功能

1. 决策树分类算法
   • 实现决策树分类算法，用于预测游戏胜负。
   • 数据处理：从CSV文件读取数据，处理特征列，计算特征差值并离散化连续特征。
   • 数据集划分：将数据分为训练集和测试集，用于模型训练与性能评估。
   • 决策树模型：定义决策树类，包含信息混杂度计算、信息增益计算、节点分裂等方法。
2. 回归分析模型
   • 实现线性回归和岭回归模型，用于预测大学综合得分。
   • 数据预处理：从CSV文件读取数据，去除无效记录，保留有效数据。
   • 模型构建：定义自变量和因变量，划分训练集和测试集，用线性回归模型训练。
   • 结果输出：输出线性回归模型的系数、拟合优度和RMSE，评估模型性能。
   • 岭回归优化：用岭回归处理共线性问题，优化模型性能，输出新的拟合优度和RMSE。

安装使用步骤

假设用户已下载本项目的源码文件。 1. 复制项目 bash cd ML-Note 2. 安装依赖 bash pip install -r requirements.txt 3. 运行决策树分类算法 bash python Decision\ Tree/My\ Decision\ Tree.py 4. 运行回归分析模型 bash python Regression\ Analysis/Regression\ Analysis.py 通过以上步骤，可运行并测试项目中的决策树分类算法和回归分析模型，了解机器学习的基本实现和应用。

下载地址

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