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机器学习算法的代码，涵盖支持向量机（SVM）、回归、降维、聚类、决策树、逻辑回归、贝叶斯方法、随机森林以及数据处理和特征工程。

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简介：
该资源特别适合那些希望入门机器学习领域，并熟悉机器学习基础算法的学习者。此外，对于参加数学建模竞赛的选手来说，可以直接对其中涉及的代码进行相应的调整和修改，从而更好地满足比赛需求。

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  • 机器学习算法代码详解（涵盖SVM、回归、降维、聚类、决策树、逻辑回归、贝叶斯、随机森林及数据处理与特征工程）
    优质
    本书深入解析了多种核心机器学习算法，包括支持向量机(SVM)、回归分析、主成分分析(PCA)等，并辅以实用代码示例和数据预处理技术。 适合机器学习初学者熟悉基本算法，并且在数学建模比赛中可以直接对这些代码进行修改使用。
     
  • 机器学习实战（Python3）：探索kNN、决策树、贝叶斯、逻辑回归、SVM、线性回归和树回归
    优质
    本书聚焦于使用Python3进行机器学习实践，深入讲解了包括kNN、决策树、贝叶斯分类器、逻辑回归、支持向量机(SVM)、线性回归及树回归在内的多种算法模型。 每月至少发布两篇关于机器学习的原创文章，并在首发后通过视频或交流群分享最新内容和技术讨论的机会。欢迎加入我们的技术交流群进行探讨或提出建议。 第二章：kNN（k-邻域算法） 第三章：决策树（决策树）基础与实战，包括相亲案例和隐形眼镜推荐 第四章：朴素贝叶斯理论及其应用，如言论过滤器和新闻分类等实例 第五章：逻辑回归的基础知识及其实战应用 每章节均包含Python3编程代码示例。
     
  • Python3机器学习实战教程：kNN、决策树、贝叶斯、逻辑回归、SVM、线性回归、树回归.zip
    优质
    本教程为《Python3机器学习实战》资源包，包含kNN、决策树、贝叶斯、逻辑回归、SVM、线性及树回归等核心算法的实践案例和源代码。适合初学者深入理解与应用机器学习技术。 svm支持向量机python代码机器学习实战（Python3）：kNN、决策树、贝叶斯、逻辑回归、SVM、线性回归、树回归
     
  • 莺尾花分类代码（逻辑回归、决策树、支持向量机、朴素贝叶斯、KNN）
    优质
    本文探讨了逻辑回归、决策树、支持向量机、朴素贝叶斯及KNN算法在莺尾花数据集上的应用，通过比较这些机器学习方法的分类效果，分析各自优劣。 莺尾花源码包含了逻辑回归、决策树、支持向量机、朴素贝叶斯和KNN算法。
     
  • 逻辑回归、决策树和支撑向量机
    优质
    简介：本内容探讨逻辑回归、决策树和支持向量机三种常用的机器学习分类算法，分析各自的工作原理及应用场景。 摘要：分类问题是商业业务中的主要挑战之一。本段落将重点讨论三种关键技术：逻辑回归（Logistic Regression）、决策树（Decision Trees）和支持向量机（Support Vector Machine, SVM）。在各个行业中，我们经常会遇到需要解决的分类问题。在这篇文章里，我们将从众多技术中挑选出这三种进行详细探讨。上述提到的所有算法都是为了应对分类问题而设计的（虽然SVM和DT也可以用于回归分析，但这里不涉及这部分内容）。
     
  • 经典机器学习算法案例详解（包括回归、逻辑回归、KNN、决策树、聚类及SVM等）
    优质
    本书深入浅出地讲解了多种经典机器学习算法，如回归分析、逻辑回归、K近邻法(KNN)、决策树和随机森林、聚类方法以及支持向量机(SVM)，并提供了丰富的实际案例。 ## 目录概览：回归算法案例实现 ### 1、最小二乘法：功率与电流的线性关系 - 文件名: 01_最小二乘法.py ### 2、家庭用电预测：时间与功率的线性关系 - 文件名: 02_家庭用电预测.py ### 3、家庭用电预测：功率与电流的线性关系 - 文件名: 03_家庭用电预测.py ### 4、家庭用电预测：时间与电压的线性关系 - 文件名: 04_家庭用电预测.py ### 5、家庭用电预测：时间与电压的多项式关系 - 文件名: 05_家庭用电预测.py ### 6、过拟合样例 - 文件名: 06_过拟合.py ### 7、回归各种算法的过拟合比较 - 文件名: 07_回归各种算法的过拟合比较.py - 比较线性回归、Lasso回归、Ridge回归及ElasticNet模型性能。 ### 8、基于梯度下降法的线性回归实现 - 文件名: 08_基于梯度下降法的线性回归.py - 自行编写梯度下降算法，使用该方法构建个人的线性模型，并与Python内置库中的相应模型进行对比。
     
  • 利用Word2Vec创建多元主题分类模型（包括贝叶斯、KNN、随机森林、决策树、支持向量机、SGD、逻辑回归及XGBoost等）
    优质
    本研究运用Word2Vec技术构建文本特征，结合多种机器学习算法（如贝叶斯、KNN、随机森林等），旨在优化多元主题分类模型的性能。 基于Word2Vec构建多种主题分类模型：包括贝叶斯、KNN、随机森林、决策树、支持向量机（SVM）、SGD、逻辑回归以及XGBoost和LightGBM等算法，通过网格搜索方法进行参数优化，最终迭代出每个模型的最佳参数与准确率，并选择最优的模型。利用测试数据评估分类效果。 1. 有监督学习：读取文本内容作为输入特征（-> X）及对应的类别标签（-> y） 2. 对于文本内容进行预处理：分词操作并使用用户字典和停用词表，将结果转换为空格连接的字符串或单词列表 3. 特征提取/向量化： - 空格连接的字符串 -> 使用CountVectorizer或TfidfVectorizer方法实现 - 单词列表 -> 利用Word2Vec或者Doc2Vec进行特征表示 4. 对分类标签执行编码操作，使用LabelEncoder转换为数值形式。 5. 将数据集划分为训练集和测试集。 6. 根据不同的算法构建相应的模型架构。 7. 使用划分好的训练集对各个模型进行参数学习与拟合过程。 8. 通过交叉验证等手段调整超参，并评估各模型的性能表现，如准确率、F1分数等评价指标 9. 应用选定的最佳分类器到新的数据样本中以实现实际任务需求。
     
  • KNN、K-means、EM、感知机、决策树、逻辑回归、SVM、AdaBoost、朴素贝叶斯
    优质
    本篇内容涵盖经典机器学习算法，包括K近邻(KNN)、K均值聚类(K-means)、期望最大化(EM)算法、感知机、决策树、逻辑回归、支持向量机(SVM)、AdaBoost集成方法及朴素贝叶斯分类器。 实现算法包括KNN、Kmeans、EM、感知机（Perceptron）、决策树、逻辑回归、支持向量机（svm）、AdaBoost以及朴素贝叶斯。