机器学习的一些学习代码.zip资源-CSDN文库

共5个文件

py：3个

gitignore：1个

csv：1个

需积分: 5 81 浏览量 2024-04-08 17:38:19 上传评论收藏 3KB ZIP 举报

在“机器学习的一些学习代码.zip”这个压缩包中，我们可以期待找到一系列与机器学习相关的编程代码。这通常意味着包括各种算法实现、数据预处理、模型训练以及结果评估等环节的代码示例。机器学习是人工智能的一个重要分支，通过让计算机在数据中自动学习规律，从而实现对未知数据的预测或分类。 1. **基础概念**：机器学习涉及的主要概念有监督学习（如回归、分类）、无监督学习（如聚类、降维）、半监督学习和强化学习。这些方法各有特点，适用于不同的问题场景。 2. **算法实现**：代码可能涵盖多种算法，如线性回归、逻辑回归、决策树、随机森林、支持向量机、K近邻、朴素贝叶斯、神经网络、深度学习（如卷积神经网络CNN、循环神经网络RNN、长短时记忆LSTM）等。每个算法都有其特定的应用领域和优缺点。 3. **数据预处理**：数据预处理是机器学习中的重要步骤，包括数据清洗（处理缺失值、异常值）、数据转换（标准化、归一化、独热编码）、特征工程（提取新特征、降维）等。代码可能会使用pandas、NumPy等库进行这些操作。 4. **模型训练**：代码可能包含模型的构建、训练、验证和调参过程。模型训练涉及损失函数的选择、优化器（如梯度下降、Adam）、训练集与验证集的划分，以及超参数调整（如学习率、正则化等）。 5. **评估指标**：根据任务的不同，代码可能计算准确率、精确率、召回率、F1分数、AUC-ROC曲线、R^2得分等来评估模型性能。对于分类问题，还可能涉及到混淆矩阵。 6. **模型保存与加载**：为了方便后续使用，训练好的模型会通过pickle、joblib或TensorFlow的保存加载功能进行存储。这有助于减少重新训练的时间，特别是对于大型模型。 7. **可视化工具**：代码可能使用matplotlib、seaborn、TensorBoard等进行数据可视化，帮助理解模型的训练过程和结果。 8. **框架和库**：Python是机器学习中常用的编程语言，常见的库有Scikit-learn、TensorFlow、Keras、PyTorch等。这些库提供了丰富的工具和接口，简化了机器学习的实现。 9. **实际应用**：这些代码可能来自于各种实际问题，如图像识别、文本分类、推荐系统、时间序列预测等，可以帮助初学者理解如何将理论知识应用于实践。 10. **学习资源**：除了代码本身，压缩包可能还包含相关的教程文档、笔记或讲解，帮助学习者更好地理解和运用这些代码。通过学习和实践这些代码，你可以加深对机器学习的理解，提升编程技能，并为解决实际问题打下坚实的基础。无论你是初学者还是有一定经验的开发者，这个压缩包都能提供宝贵的参考和学习材料。

资源推荐

资源详情

资源评论

收起资源包目录

机器学习的一些学习代码.zip （5个子文件）

content

.gitignore 15B

Perceptron

show.py 647B

examples.csv 295B

main.py 2KB

Perceptron.py 2KB

# -*- coding: utf-8 -*- import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt from matplotlib.colors import ListedColormap import numpy as np from Perceptron import Perceptron def plot_decision_regions(X, y, classifier, resolution=0.02): #画图划线分割 markers = ['s', 'x', 'o', 'v']; colors= ['red', 'blue', 'lightred', 'gray', 'cyan'] cmap = ListedColormap(colors[:len(np.unique(y))]); x1_min, x1_max = X[:, 0].min() - 1, X[:, 0].max(); x2_min, x2_max = X[:, 1].min() - 1, X[:, 1].max(); #print(x1_min, x1_max, x2_min, x2_max); # 根据数据最大最小值构建向量,差值resolution xx1, xx2 = np.meshgrid(np.arange(x1_min, x1_max, resolution), np.arange(x2_min, x2_max, resolution)) #print(np.arange(x1_min, x1_max, resolution).shape, np.arange(x1_min, x1_max, resolution), xx1.shape, xx1) z = classifier.predict(np.array([xx1.ravel(), xx2.ravel()]).T); z = z.reshape(xx1.shape); plt.contourf(xx1, xx2, z, alpha=0.4, cmap=cmap) plt.xlim(xx1.min(), xx1.max()) plt.ylim(xx2.min(), xx2.max()) for idx,cl in enumerate(np.unique(y)): plt.scatter(x=X[y==cl, 0], y=X[y==cl, 1], alpha=0.8, c=cmap(idx), marker=markers[idx], label=cl) pass plt.xlabel('花瓣长度'); plt.ylabel('花径长度'); plt.legend(loc='upper left'); plt.show(); pass # 读取文件 file = './Perceptron/examples.csv'; df = pd.read_csv(file, header=None); # print(df.head(10)) # 处理第4列表 y = df.loc[0: 100, 4].values; y = np.where(y == 'Tris-setosa', -1, 1); # print(y) # 讲第0和2列取出来分析 X = df.iloc[0: 100, [0, 2]].values; # print(X) # 对数据可视化 """ plt.scatter(X[:5, 0], X[:5, 1], color='red', marker='o', label='setosa'),; plt.scatter(X[5:10, 0], X[5:10, 1], color='blue', marker='x', label='versicolor'); plt.xlabel('花瓣长度'); plt.ylabel('花径长度'); plt.legend(loc='upper left'); plt.show(); """ # 训练 ppn = Perceptron(eta=0.1, n_iter=10); ppn.fit(X, y) """ # 训练输出 plt.plot(range(1, len(ppn.errors_) + 1), ppn.errors_, marker='o'); plt.xlabel('Epochs'); plt.ylabel('错误分类次数'); plt.show(); """ # 绘制分割图 plot_decision_regions(X, y, ppn, resolution=0.02)

评论收藏

内容反馈