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吴恩达的传统机器学习作业代码（Python Jupyter Notebook）涵盖线性回归、逻辑回归、神经网络、支持向量机 (SVM)、K-means 聚类、决策树以及自动参数调优。

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简介：
吴恩达提供的传统机器学习作业代码（Python Jupyter Notebook）涵盖了线性回归、逻辑回归、神经网络、支持向量机 (SVM)、K-means 聚类算法以及决策树，此外还包括了自动参数调优技术。这些代码是吴恩达老师机器学习课程的课后习题，以 Python 语言编写，并附带了数据集，旨在帮助学习者轻松掌握机器学习的基础知识。该课程共包含8个单元，特别适合人工智能专业初级学生的学习和实践。

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  • 吴恩达传统机器学习作业代码（Python Jupyter）：线性回归、逻辑回归、神经网络、SVM、K-means、决策树及自动调参
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    这段代码是吴恩达的传统机器学习课程配套练习，使用Python和Jupyter编写，涵盖了线性回归、逻辑回归、神经网络等核心算法，并包含K-means聚类、支持向量机以及决策树模型的实现与优化。 吴恩达的传统机器学习作业代码（使用Python和Jupyter）涵盖了线性回归、逻辑回归、神经网络、SVM、Kmeans以及决策树等内容，并包括自动调参数的练习，附带数据集，适合初学者入门机器学习。这些材料包含8个单元，非常适合人工智能专业的初期学生使用。
     
  • 逻辑回归、决策树和支撑向量机
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    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）。
     
  • 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
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    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
     
  • 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）
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    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。
     
  • Python中实现的机器学习算法-线性回归、逻辑回归及BP神经网络
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    本教程深入讲解了在Python环境下实现的经典机器学习算法，包括线性回归、逻辑回归以及前馈型BP神经网络模型。 机器学习算法Python实现——线性回归，逻辑回归，BP神经网络 一、线性回归 1. 代价函数 2. 梯度下降算法 3. 均值归一化 4. 最终运行结果 5. 使用scikit-learn库中的线性模型实现 二、逻辑回归 1. 代价函数 2. 梯度 3. 正则化 4. S型函数（即） 5. 映射为多项式 6. 使用的优化方法 7. 运行结果 8. 使用scikit-learn库中的逻辑回归模型实现逻辑回归_手写数字识别_OneVsAll 1. 随机显示100个数字 2. OneVsAll 3. 手写数字识别 4. 预测 5. 运行结果 三、BP神经网络 1. 神经网络model 2. 代价函数 3. 正则化 4. 反向传播BP 5. BP可以求梯度的原因 6. 梯度检查 7. 权重的随机初始化 8. 预测 9. 输出结果 四、SVM支持向量机 1. 代价函数 2. Large Margin 3. SVM Kernel（核函数） 4. 使用中的模型代码 5. 运行结果 五、K-Means聚类算法 1. 聚类过程 2. 目标函数 3. 聚类中心的选择 4. 聚类个数K的选择
     
  • 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）
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    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。
     
  • 吴恩达机器学习EX2-逻辑回归(数据集ex2data1与ex2data2)
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    本教程为吴恩达机器学习课程第二周练习，重点讲解使用Python实现逻辑回归算法，并应用到不同数据集（ex2data1和ex2data2）中进行分类问题的解决。 吴恩达的机器学习课程中的练习2包括逻辑回归的内容。这部分内容主要涉及两个数据文件：ex2data1 和 ex2data2。这些练习帮助学生理解和应用逻辑回归算法来解决分类问题。通过这两个数据集，学员可以掌握如何使用梯度下降法优化参数，并且能够评估模型的性能。
     
  • Python实现的7种经典机器学习算法案例：线性回归、逻辑回归、KNN、SVM、朴素贝叶斯、决策树和K-Means——已验证有效
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    本教程详细讲解并实现了七种经典的机器学习算法，包括线性回归、逻辑回归等，并通过Python代码展示其应用过程，所有案例均已实际验证有效。 Python实现线性回归、逻辑回归、KNN、SVM、朴素贝叶斯、决策树、K-Means七种机器学习算法的经典案例——亲测可用。