# 从零构建机器学习算法
参考 [机器学习实战](https://book.douban.com/subject/24703171/) 一书，从零实现了一些基础机器学习算法，包括：
- k近邻算法（KNN）
- 决策树
- 朴素贝叶斯
- 逻辑回归
- AdaBoost元算法
- 线性回归
- 局部加权线性回归
- 岭回归
- 树回归
- k均值聚类（K-Means）
- Apriori关联分析
- 主成分分析（PCA）
- 奇异值分解（SVD）
- 计算图的简单实现
模型的接口设计参照了 keras，主要包括 `fit`、`predict`、`evaluate` 等接口，分别用于模型的训练、预测、评估。
每个数据集均可以通过如下方式载入数据：
```python
from datasets import some_dataset
(x_train, y_train), (x_test, y_test) = some_dataset.load_data()
```
从零实现机器学习算法.zip
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2024-04-16
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regression_tree.py 3KB decision_tree.py 3KB logistic.py 3KB pca.py 3KB util.py 2KB regression.py 4KB model.py 2KB datasets __init__.py 0B simple_regression __init__.py 473B
data2.txt 4KB data1.txt 4KB dating __init__.py 954B test.txt 25KB train.txt 34KB simple_pca __init__.py 189B data2.txt 21KB data1.txt 18KB horse_colic __init__.py 449B test.txt 4KB train.txt 59KB abalone __init__.py 475B abalone.txt 189KB simple __init__.py 522B simple.txt 2KB example.py 351B email __init__.py 1KB spam 9.txt 161B 13.txt 245B 15.txt 328B 1.txt 235B 14.txt 204B 16.txt 328B 11.txt 402B 5.txt 235B 6.txt 245B 24.txt 328B 25.txt 258B 3.txt 402B 4.txt 226B 19.txt 386B 18.txt 253B 12.txt 182B 20.txt 351B 21.txt 226B 22.txt 351B 7.txt 161B 23.txt 328B 2.txt 291B 8.txt 328B 10.txt 212B 17.txt 241B ham 9.txt 142B 13.txt 164B 15.txt 522B 1.txt 141B 14.txt 162B 16.txt 90B 11.txt 122B 5.txt 113B 6.txt 1KB 24.txt 42B 25.txt 88B 3.txt 364B 4.txt 205B 19.txt 151B 18.txt 168B 12.txt 172B 20.txt 204B 21.txt 229B 22.txt 324B 7.txt 103B 23.txt 601B 2.txt 232B 8.txt 634B 10.txt 82B 17.txt 454B lense __init__.py 548B lense.txt 771B simple_cluster __init__.py 189B data2.txt 1KB data1.txt 1KB secom __init__.py 414B secom.txt 5.14MB compute_graph.py 3KB association_analyse.py 5KB svd.py 2KB .gitignore 1KB naive_bayes.py 2KB kmeans.py 6KB knn.py 1KB README.md 779B ada_boost.py 4KB资源评论
