# AI实验室-机器学习基础

**Repository Path**: iahuohz/AILab_MachineLearning

## Basic Information

- **Project Name**: AI实验室-机器学习基础
- **Description**: 机器学习基本算法原理与实现
- **Primary Language**: Unknown
- **License**: MulanPSL-2.0
- **Default Branch**: master
- **Homepage**: None
- **GVP Project**: No

## Statistics

- **Stars**: 1
- **Forks**: 3
- **Created**: 2020-07-07
- **Last Updated**: 2023-05-30

## Categories & Tags

**Categories**: Uncategorized

**Tags**: None

## README

# AI实验室-机器学习基础实验
## 面向人群
* 机器学习初学者
## 预备知识
* Python 3.x
* 有少量的微积分、线性代数基础
## 开发环境
* Jupyter Lab
* Python 3.x
* numpy, scipy, pandas, matplotlib, sklearn
## 实验目录
0. 数据文件装载
1. 线性回归
2. 逻辑回归
3. SVM
4. KNN分类和KMeans聚类
5. 朴素贝叶斯分类
6. 决策树与随机森林
## 说明
* 本案例集中部分内容来自于吴恩达老师在Cousera上的《机器学习》课程
* 本案例集仅用于学习，请勿用于生产或商业场合
* 文中的错误、疏漏及解释不当之处，请见谅并欢迎反馈：iahuohz@hotmail.com