【源码】基于Python的机器学习与深度学习模型库项目

项目简介

本项目是一个基于Python的机器学习与深度学习模型库，包含多层感知器（MLP）、支持向量机（SVM）、逻辑回归、决策树等多种经典机器学习算法，以及卷积神经网络（如LeNet、AlexNet、ResNet、VGG16）、长短期记忆网络（LSTM）和基于BERT的文本生成任务等深度学习模型。此外，还实现了A*算法解决数独问题，并展示了文本分类、手写数字识别、文本生成等任务的模型应用。

项目的主要特性和功能

1. 算法多样性：包含分类、回归、聚类等多种任务的经典机器学习算法与深度学习模型。
2. 代码可重用性：各模型或算法代码独立，可单独或组合使用，方便用户按需选择。
3. 数据预处理：提供文本预处理、图像尺寸调整等数据预处理函数，适配不同模型。
4. 模型训练和评估：具备训练和测试函数，以及准确率、精确率、召回率、F1分数和BLEU得分等评估指标。
5. 可视化：利用matplotlib库绘制训练和验证曲线，直观展示模型性能变化。
6. 多模态模型：展示了结合文本和图像数据构建多模态模型并进行训练和测试的方法。

安装使用步骤

1. 安装必要的库：安装Python环境，以及numpy、pandas、torch、transformers等项目所需库。
2. 运行代码：按提供的文件路径，运行各模型或算法代码。
3. 数据准备：按需准备数据集，确保数据格式符合模型要求。
4. 调整参数：根据实际需求调整模型参数，如学习率、迭代次数等。
5. 训练和测试：运行训练和测试函数，观察模型性能变化。
6. 评估模型：使用准确率、精确率、召回率、F1分数和BLEU得分等评估指标评估模型性能。

注意：实际应用中，可能需根据具体任务和数据集对代码进行调整和优化，以提升性能。

下载地址

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