华中科技大学 19 级 机器学习相关作业&课设

据观察每年的作业可能都不一样, 请确认我们的题目是否相同. 课堂为 机器学习 2021

说明: educoder-tasks 文件夹下:

• *.detail.py 文件是带注释和较为详细说明和测试数据的文件, 不可直接复制过去跑
• *.ans.py 文件为太长不看版, 可以直接复制, 提交即可通过
• 如果只有 py 文件, 说明这题太简单了没啥好说的.....

hxd 顺手点个 star 呗 ∠( ᐛ 」∠)_

目录结构

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+--+ educoder-tasks       # educoder 平台上的作业
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   +--+ 1-机器学习 --- kNN算法
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   |  +--- t-1.ans.py         # 第1关：实现kNN算法
   |  +--- t-1.detail.py
   |  +--- t-2.ans.py         # 第2关：红酒分类
   |  +--- t-2.detail.py
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   +--+ 2-机器学习之kNN算法
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   |  +--- t-1.md             # kNN算法原理
   |  +--- t-2.py             # 使用 sklearn 中的kNN算法进行分类
   |  +--- t-3.py             # 使用 sklearn 中的kNN算法进行回归
   |  +--- t-4.py             # 分析红酒数据
   |  +--- t-5.py             # 对数据进行标准化
   |  #    t-6.py (没写)      # 使用kNN算法进行预测, 答案同 `../1-机器学习 --- kNN算法/t-2.ans.py`
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   +--+ 3-机器学习 --- 感知机
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   |  +--- t-1.ans.py         # 感知机 - 西瓜好坏自动识别
   |  +--- t-1.detail.py
   |  +--- t-2.py             # scikit-learn感知机实践 - 癌细胞精准识别
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   +--+ 4-机器学习 --- 朴素贝叶斯分类器
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   |  +--- t-1.md             # 条件概率
   |  +--- t-2.md             # 贝叶斯公式
   |  +--- t-3.js             # 由于我们老师设置了不可粘贴, 所以搞了个 js 脚本请求修改代码, 以下 js 文件同
   |  +--- t-3.py             # 朴素贝叶斯分类算法流程
   |  +--- t-4.js
   |  +--- t-4.py             # 拉普拉斯平滑
   |  +--- t-5.js
   |  +--- t-5.py             # 新闻文本主题分类
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   +--+ 5-机器学习之支持向量机
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      +--- t-1.md             # 线性可分支持向量机
      +--- t-2.py             # 线性支持向量机

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1. 下载并安装 python3.x
2. pip 下载 numpy, sklearn, pandas