常用机器学习算法的简单手写实现，帮助更好理解算法（python）

在机器学习领域，掌握各种算法的原理和实现方式至关重要。Python作为数据科学和机器学习的主要编程语言，提供了许多库如Scikit-Learn、TensorFlow和Keras等，这些库简化了算法的使用。然而，为了深入理解算法的工作机制，手写实现是很有价值的实践。以下是一些常用机器学习算法的简单手写实现及其背后的理论： 1. **线性回归**：线性回归是一种基础的预测模型，用于建立输入变量（特征）与输出变量（目标）之间的线性关系。手写实现通常包括梯度下降法或正规方程求解权重矩阵。通过最小化均方误差来优化模型参数。 2. **逻辑回归**：逻辑回归常用于二分类问题，它虽然名字中有“回归”，但实际上是一种广义线性模型，输出是输入特征的线性组合经过sigmoid函数后的概率值。手写实现主要涉及梯度下降优化损失函数，即对数似然损失。 3. **决策树**：决策树是一种基于树形结构进行决策的算法，每个内部节点代表一个特征，每个分支代表一个特征值，而叶节点则代表决策结果。手写实现包括ID3、C4.5或CART算法，它们根据信息熵、基尼不纯度等标准选择最优特征进行划分。 4. **随机森林**：随机森林是多个决策树的集成，每个树在训练时都用随机子集的特征和样本进行构建。通过投票或平均预测来决定最终结果，这降低了过拟合风险并提高了模型稳定性。 5. **支持向量机（SVM）**：SVM寻找最大间隔超平面将不同类别分开，通过解决凸优化问题找到最优分类边界。手写实现包括解决拉格朗日乘子问题，处理非线性问题时可采用核函数。 6. **朴素贝叶斯**：基于贝叶斯定理的分类方法，假设特征之间相互独立，简化了计算。手写实现主要是计算先验概率和条件概率，并用贝叶斯公式进行分类。 7. **K近邻（K-NN）**：K-NN是一种懒惰学习方法，它在预测时才查找最近的K个邻居的类别，并取多数票作为结果。手写实现涉及到距离度量（如欧氏距离、曼哈顿距离等）和分类规则。 8. **聚类算法**：例如K-Means，通过迭代将样本分配到最近的簇中心，然后更新簇中心。手写实现需实现迭代过程，包括样本分配和中心计算。 9. **神经网络**：神经网络是深度学习的基础，由多层节点构成，模拟人脑神经元工作。手写实现涉及前向传播、反向传播、激活函数（如ReLU、Sigmoid）和损失函数的计算。 10. **梯度下降优化**：在所有上述算法中，优化通常依赖于梯度下降，一种寻找损失函数最小值的迭代方法。手写实现包括计算损失函数的梯度，调整学习率和步长。 通过手写实现这些算法，可以深入理解每一步的数学含义，有助于调试和改进模型。在"ML_gzh-code"这个压缩包中，很可能包含了以上算法的Python代码实现，你可以逐一研究，加深对机器学习的理解。同时，这样的实践还能锻炼编程能力，为解决实际问题打下坚实基础。