# simple-ml-code

**Repository Path**: minimum-generated-pig/simple-ml-code

## Basic Information

- **Project Name**: simple-ml-code
- **Description**: No description available
- **Primary Language**: Unknown
- **License**: MIT
- **Default Branch**: main
- **Homepage**: None
- **GVP Project**: No

## Statistics

- **Stars**: 1
- **Forks**: 0
- **Created**: 2025-06-22
- **Last Updated**: 2025-10-04

## Categories & Tags

**Categories**: Uncategorized

**Tags**: None

## README

# 机器学习实战超详解析入门教程

这是一个专门为机器学习初学者设计的实战教程，通过简单易懂的代码示例和详细的解释，帮助读者快速掌握机器学习的基础知识和实践技能。
教程网址：https://acgpp.github.io/simple-ml-code/
## 教程特点

- 循序渐进：从基础算法开始，逐步深入到更复杂的模型
- 实践导向：每个章节都包含完整的代码示例和可视化结果
- 通俗易懂：使用生动的比喻和类比来解释复杂的概念
- 互动性强：包含大量实际的数据集和可视化结果

## 章节内容

### 第1章：线性回归
- 线性回归的基本原理
- 数据生成和预处理
- 模型训练和预测
- 结果可视化

### 第2章：逻辑回归
- 逻辑回归的基本原理
- MNIST数据集处理
- 模型训练和评估
- 分类结果分析

### 第3章：决策树
- 决策树的基本原理
- 鸢尾花数据集分析
- 数据可视化
- 模型训练和可视化

### 第4章：支持向量机
- SVM的基本原理
- 数据生成和预处理
- 线性核函数的使用
- 分类结果可视化

### 第5章：K-means聚类
- 聚类算法的基本原理
- 数据生成和标准化
- 聚类结果分析
- 聚类效果评估

### 第6章：贝叶斯分类器
- 朴素贝叶斯的基本原理
- 数据生成和划分
- 模型训练和预测
- 分类效果评估

## 环境要求

- Python 3.7+
- NumPy
- Matplotlib
- scikit-learn
- Pandas

## 安装依赖

```bash
pip install numpy matplotlib scikit-learn pandas
```

## 使用说明

1. 克隆项目到本地：
```bash
git clone https://github.com/datawhalechina/simple-ml-code.git
```

2. 进入项目目录：
```bash
cd simple-ml-code
```

3. 安装依赖包：
```bash
pip install -r requirements.txt
```

4. 运行示例代码：
```bash
python docs/chapter1/线性回归.py
```

## 项目结构

```
simple-ml-code/
├── docs/
│   ├── chapter1/
│   │   ├── 线性回归.md
│   │   └── 线性回归.py
│   ├── chapter2/
│   │   ├── 逻辑回归.md
│   │   └── 逻辑回归.py
│   ├── chapter3/
│   │   ├── 决策树.md
│   │   └── 决策树.py
│   ├── chapter4/
│   │   ├── 支持向量机.md
│   │   └── 支持向量机.py
│   ├── chapter5/
│   │   ├── K-means聚类.md
│   │   └── K-means聚类.py
│   └── chapter6/
│       ├── 贝叶斯.md
│       └── 贝叶斯.py
├── requirements.txt
└── README.md
```

## 贡献指南

欢迎提交Issue和Pull Request来帮助改进这个教程。在提交代码之前，请确保：

1. 代码符合PEP 8规范
2. 添加了适当的注释和文档
3. 所有测试都能通过
4. 提交信息清晰明了

## 参与贡献

- 如果你发现了一些问题，可以提Issue进行反馈，如果提完没有人回复你可以联系[保姆团队](https://github.com/datawhalechina/DOPMC/blob/main/OP.md)的同学进行反馈跟进~
- 如果你想参与贡献本项目，可以提Pull request，如果提完没有人回复你可以联系[保姆团队](https://github.com/datawhalechina/DOPMC/blob/main/OP.md)的同学进行反馈跟进~
- 如果你对 Datawhale 很感兴趣并想要发起一个新的项目，请按照[Datawhale开源项目指南](https://github.com/datawhalechina/DOPMC/blob/main/GUIDE.md)进行操作即可~

## 关注我们

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## 许可证

本项目采用MIT许可证。详见 [LICENSE](LICENSE) 文件。

## 联系方式

如果您有任何问题或建议，请通过以下方式联系：

- 提交Issue
- 发送邮件至：[15270737104@163.com]

## 致谢

感谢https://github.com/datawhalechina/machine-learning-toy-code 教程的创作者们  

感谢https://github.com/datawhalechina/pumpkin-book 南瓜书作者Sm1les