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Python实现的传统机器学习分类算法源码合集（KNN、决策树、贝叶斯、随机森林、SVM等）.zip

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简介：
本资源提供多种经典机器学习分类算法的Python代码实现，包括K近邻(KNN)、决策树、朴素贝叶斯、随机森林及支持向量机(SVM)，适合初学者研究与应用。 传统机器学习分类算法的Python实现源码集合包括以下内容： 1. KNN（K近邻） 2. 朴素贝叶斯 3. 决策树 4. Adaboost（自适应提升） 5. 模型评估与选择 6. SVM（支持向量机）

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  • Python实现的传统机器学习分类算法源码合集（KNN、决策树、贝叶斯、随机森林、SVM等）.zip
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    本资源提供多种经典机器学习分类算法的Python代码实现，包括K近邻(KNN)、决策树、朴素贝叶斯、随机森林及支持向量机(SVM)，适合初学者研究与应用。 传统机器学习分类算法的Python实现源码集合包括以下内容： 1. KNN（K近邻） 2. 朴素贝叶斯 3. 决策树 4. Adaboost（自适应提升） 5. 模型评估与选择 6. SVM（支持向量机）
     
  • 基于SVM的简单机器学习分类（含KNN、朴素贝叶斯和决策树）
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    本课程介绍支持向量机(SVM)的基本原理及其在数据分类中的应用，并对比分析K近邻(KNN)、朴素贝叶斯及决策树等其他常用算法。 支持向量机（SVM）是一种常用的监督学习算法，适用于分类及回归分析任务。在分类问题上，SVM的目标是找出一个最优的超平面来区分不同类别的数据，并最大化两类之间的间隔。 使用SVM进行机器学习分类的基本流程如下： 1. 数据准备：收集带有标签的训练数据集，包括输入特征和相应的类别标签。对这些原始数据进行预处理及特征工程操作以适应后续模型的学习需求。 2. 训练阶段：利用上述整理后的训练样本构建并优化一个SVM分类器，使其能够学习到区分各类数据的有效边界或规则。 3. 测试阶段：将新的未标记的数据通过相同的预处理和特征提取步骤后输入已建立的分类器中进行预测。输出结果为该新样例所属类别。 支持向量机的优点包括： - 在面对高维空间以及结构复杂的样本集时表现出色； - 能够有效解决非线性分类问题并具备较强的泛化性能； - 对于多类别的分类任务同样适用，能够准确地区分不同种类的数据点。 在实际应用过程中需要注意以下几点： - 数据的质量和数量直接影响到最终模型的效果表现。 - 特征的选择及预处理步骤可能对整个系统的效能产生重要影响。
     
  • 包含随机森林、决策树、SVM、CNN等多种机器学习算法的程序包
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    这是一个集成多种经典机器学习和深度学习算法的程序包，包括随机森林、决策树、支持向量机(SVM)及卷积神经网络(CNN)，适用于广泛的预测与分类任务。 机器学习算法包括随机森林、决策树、SVM、CNN等多种算法的程序包。
     
  • 机器学习-06. 多类别分类、决策树与随机森林（上）
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    本课程讲解多类别分类的概念及实现方法，并深入介绍决策树的工作原理及其在解决复杂问题中的应用。为机器学习系列教程第六部分，侧重理论与基础案例分析。 人工智能基础视频教程零基础入门课程涵盖15章内容，适合完全没有编程背景的学习者。由于整体课程规模较大，将分章节上传。 第一章：介绍人工智能开发及未来展望。 第二章：深入讲解线性回归并进行代码实现。 第三章：探讨梯度下降、过拟合和归一化问题。 第四章：详细介绍逻辑回归的应用及其原理。 第五章：通过分类器项目案例来应用神经网络算法知识。 第六章（上）：涵盖多分类方法，决策树及随机森林的分类技术。
     
  • 基于Python实现的Cart分类决策树及其随机森林算法
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    本项目采用Python语言实现了经典的Cart分类决策树及随机森林算法，旨在通过数据驱动的方法进行高效准确的数据分类与预测。 随机森林代码依赖numpy和pandas库，在运行前请确保已安装这两个包，并且关键代码部分都有详细的注释。 决策树使用孩子表示法，因为预测每个样本需要根据父节点找到其子节点的操作。使用的数据集是kaggle比赛中的经典数据集——泰坦尼克号灾难事件的数据集，该任务要求根据乘客的信息来预测他们是否生还，是一个二分类问题。原数据集存储在original_data文件夹下。 使用pandas对原始数据进行清洗和one-hot编码，并将前600条记录作为训练集，后289条记录作为测试集。pre_data.py脚本完成了这部分工作。处理后的数据存放在data文件夹中。 决策树模型设置了一个可调参数：min_sample_leaf（落在叶子节点上的最小样本数）。当min_sample_leaf = 31时，分类正确率为0.702422。 随机森林模型有四个可调整的参数： - ip: 随机挑选训练集的比例范围 (ip, 1) 中的一个值。 - jp: 特征选择比例。
     
  • 机器学习-06. 多分类与决策树及随机森林分类（下）
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    本节课程深入讲解了多分类问题和决策树算法，并介绍了随机森林在解决复杂分类任务中的应用及其优势。 人工智能基础视频教程零基础入门课程无需编程背景即可学习，共分为15章，因内容较多而分章节上传。 第一章：介绍人工智能开发及未来展望。 第二章：深入讲解线性回归及其代码实现。 第三章：探讨梯度下降、过拟合和归一化。 第四章：详细说明逻辑回归的应用与原理。 第五章：涵盖分类器项目案例分析以及神经网络算法的简介。 第六章（下）：多分类方法、决策树分类及随机森林分类介绍。 第七章：讨论分类评估标准和聚类技术。 第八章：密度聚类和谱聚类详解。 第九章至第十五章涉及深度学习基础，包括TensorFlow安装与使用，DNN深度神经网络手写图片识别，卷积神经网络（CNN）及其在图像识别中的应用等。
     
  • 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
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    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
     
  • 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。
     
  • 决策树和随机森林
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    决策树是一种基于特征条件进行数据分割、以树形结构来表示分类过程的机器学习模型。随机森林则是通过组合多个决策树的结果来提高预测准确性和防止过拟合的一种集成学习方法。 分类决策树模型是一种用于对样本进行分类的树形结构。决策树由节点（Node）和有向边（Directed Edge）组成，其中包含两种类型的节点：内部节点（Internal Node）和叶节点（Leaf Node）。内部节点表示一个属性或特征，而叶节点则代表一个类别。
     
  • 决策树和随机森林
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    决策树是一种用于分类与回归分析的机器学习算法；随机森林则通过组合多个决策树提高模型准确性和鲁棒性。两者在数据分析中广泛应用。 决策树是一种基本的分类与回归方法，其学习过程通常包括三个步骤：特征选择、生成决策树以及剪枝。 一个决策树由结点和有向边构成，其中包含内部节点和叶节点。内部节点代表某个特定的属性或特征，而叶节点则表示最终类别。 在进行决策树学习时，其实质是从训练数据集中推导出一系列分类规则；通常使用的损失函数是正则化的极大似然函数，并且通过利用训练数据集来估计条件概率模型作为学习策略。