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项目简介
本项目是基于Python的机器学习经典算法实现集合，涵盖从基础的KNN、决策树到复杂的集成学习、支持向量机等多种经典机器学习算法。项目为每个算法提供详细实现代码与示例，有助于用户理解和掌握算法原理与应用。
项目的主要特性和功能
- KNN算法：可用于手写数字识别。
- 决策树：包含ID3、C4.5等算法，可用于分类和回归任务。
- 朴素贝叶斯：用于文本分类任务。
- Logistic回归：用于二分类问题。
- 支持向量机：可用于分类和回归任务。
- 集成学习：通过AdaBoost算法构建强分类器。
- 线性回归：包括一元线性回归、多元线性回归、岭回归、Lasso回归等。
- 树回归：用于回归任务。
- 性能评估：提供ROC曲线、AUC计算、混淆矩阵等评估方法。
安装使用步骤
假设用户已经下载了本项目的源码文件。
1. 复制项目：
bash
cd your-repo
2. 安装依赖：
bash
pip install -r requirements.txt
3. 运行示例：
每个算法都有独立的Python脚本，可直接运行。例如，运行KNN算法的手写数字识别示例：
bash
python KNN/基于KNN实现手写数字识别.py
4. 查看结果：
运行脚本后，程序会输出预测结果或绘制相关图形，方便用户直观了解算法性能和效果。
下载地址
点击下载 【提取码: 4003】【解压密码: www.makuang.net】