【源码】基于PyTorch框架的机器学习实践

项目简介

本项目是基于PyTorch框架的机器学习实践，借助一系列Python脚本，展示了运用PyTorch开展基本机器学习任务的方法，涵盖线性回归、K邻近算法、决策树分类、卷积神经网络（CNN）以及多层感知器（MLP）等。项目涉及数据预处理、模型定义、训练过程、模型评估等关键环节，助力用户了解PyTorch框架在机器学习领域的应用。

项目的主要特性和功能

1. 数据预处理：代码包含数据读取、清洗、归一化等预处理步骤，为机器学习模型提供合适输入。
2. 模型定义：利用PyTorch框架，定义了线性回归模型、K邻近算法、决策树分类器、卷积神经网络（CNN）和多层感知器（MLP）等不同类型的机器学习模型。
3. 训练过程：演示了使用PyTorch进行模型训练的方法，包括设置损失函数、优化器、训练轮数等参数，通过循环迭代更新模型权重。
4. 模型评估：在训练过程中，对模型在测试集上的性能进行评估，如准确率、损失值等，以此评估模型性能。

安装使用步骤

1. 环境准备：确保已安装Python和PyTorch框架，可通过Python的包管理器pip安装PyTorch。
2. 运行代码：下载本项目的源码文件，解压后运行每个脚本文件，按照代码中的说明进行训练和测试。
3. 调整参数：根据实际需求，调整代码中的超参数，如学习率、迭代次数等，优化模型性能。
4. 模型评估：运行代码后，通过打印的输出结果评估模型性能，如准确率、损失值等。

下载地址

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