《实验指导书-机器学习》是一本专为学生和初学者设计的学习手册，涵盖了机器学习的基本概念、算法和技术，并提供了丰富的实践案例和编程练习，旨在帮助读者更好地理解和掌握机器学习的核心知识。
目录
实验1 监督学习中的分类算法应用.................................. - 1 -
实验目标 .................................................. - 1 -
实验软、硬件环境 .......................................... - 1 -
实验任务.................................................. - 2 -
实验1.1 Python开发环境搭建 ...................................... - 2 -
实验目标 .................................................. - 2 -
实验任务 .................................................. - 2 -
（1）Python安装与配置............................. - 2 -
（2）Pycharm安装和配置............................ - 4 -
（3）Python中安装第三方库........................ - 11 -
实验1.2 K-近邻算法实现......................................... - 14 -
实验目标 ................................................. - 14 -
实验任务 ................................................. - 14 -
（1）电影类别分类................................. - 14 -
（2）约会网站配对效果判定......................... - 14 -
实验1.3 决策树算法实现......................................... - 16 -
实验目标 ................................................. - 16 -
实验任务 ................................................. - 16 -
（1）银行房屋贷款申请............................. - 16 -
（2）患者佩戴隐形眼镜类型预测..................... - 17 -
实验1.4 朴素贝叶斯算法实现..................................... - 19 -
实验目标 ................................................. - 19 -
实验任务 ................................................. - 19 -
（1）文本分类1............................... - 19 -
（2）文本分类2............................... - 19 -
实验1.5 Logistic回归算法实现................................... - 21 -
实验目标 ................................................. - 21 -
实验任务 ................................................. - 21 -
（1）构建Logistic回归分类模型.................... - 21 -
（2）预测患疝气病的马的存活问题................... - 21 -
实验1.6 SVM算法实现............................................ - 23 -
实验目标 ................................................. - 23 -
实验任务 ................................................. - 23 -
（1）构建SVM分类模型............................. - 23 -
实验1.7 监督学习中的分类算法综合应用........................... - 24 -
实验目标 ................................................. - 24 -
实验任务 ................................................. - 24 -
（1）手写识别系统................................. - 24 -
（2）电子邮件垃圾过滤............................. - 25 -
实验2 监督学习中的回归算法应用.................................. - 26 -
实验目标 ................................................. - 26 -
实验软、硬件环境.......................................... - 26 -
实验任务 ................................................. - 26 -
（1）鲍鱼年龄预测................................. - 26 -
（2）乐高玩具价格预测............................. - 27 -
实验3 无监督学习中的聚类算法应用............................... - 29 -
实验目标 ................................................. - 29 -
实验软、硬件环境.......................................... - 29 -
实验任务 ................................................. - 29 -
（1）使用K均值算法对数据进行聚类分析............... - 29 -
（2）对地图上的点进行聚类......................... - 30 -
5星
