机器学习实战 源码,机器学习实战项目源码解析
你能够经过以下几种方法获取《机器学习实战》的源码和数据集:
1. CSDN博客: 文章 你能够在该博客中找到《机器学习实战》的源码和数据集的下载链接。文章中供给了多种下载方法,绵亘GitHub和百度云盘链接。
2. 知乎: 文章 该文章供给了《机器学习实战》的源代码,并且是根据Python 3的版别。文章还绵亘了具体的学习笔记和总目录,便利你体系学习。
3. CSDN博客 10个经典机器学习实战项目: 文章 该文章共享了10个经典的机器学习实战项目,绵亘完好的数据集与项目分析源码,适宜学习和实践。
4. CSDN博客 机器学习项目实战10例: 文章 该专栏整理了10个入门级的机器学习项目,每个项目实例都顺便有完好的代码和数据集,适宜初学者进行实战操练。
期望这些资源对你学习《机器学习实战》有所协助!
浅显易懂:机器学习实战项目源码解析
一、项目布景与方针
本文所选的实战项目为“鸢尾花分类”,这是一个经典的机器学习入门项目。鸢尾花数据集绵亘150个样本,每个样本有4个特征,共3个类别。项目方针是经过学习这些特征,精确地将鸢尾花分类到对应的类别中。
二、技能选型与东西
为了完成鸢尾花分类项目,咱们挑选了Python作为编程言语,并运用以下东西和库:
NumPy:用于科学核算和数据分析的库。
Matplotlib:用于数据可视化的库。
Scikit-learn:一个开源的机器学习库,供给了多种机器学习算法的完成。
三、项目完成过程
以下是鸢尾花分类项目的完成过程:
导入必要的库和模块。
加载数据集,并切割为练习集和测验集。
挑选适宜的机器学习算法,如K近邻(KNN)。
练习模型,并运用测验集评价模型功能。
可视化模型功能,如制作混杂矩阵。
四、源码解析
以下为鸢尾花分类项目的源码解析,绵亘要害代码和注释。
```python
导入必要的库和模块
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn import datasets
from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier
from sklearn.metrics import confusion_matrix, accuracy_score
加载数据集
iris = datasets.load_iris()
X = iris.data
y = iris.target
切割数据集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.3, random_state=42)
挑选K近邻算法
knn = KNeighborsClassifier(n_neighbors=3)
练习模型
knn.fit(X_train, y_train)
运用测验集评价模型功能
y_pred = knn.predict(X_test)
accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)
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