机器学习课程设计python

针对机器学习课程设计的 Python 代码实现，以下是一些常见的机器学习算法和实现方式：

1. 监督学习算法：包括线性回归、逻辑回归、决策树、随机森林、支持向量机等。

- 线性回归实现：

from sklearn.linear_model import LinearRegression

model = LinearRegression()
model.fit(X_train, y_train)
y_pred = model.predict(X_test)

- 决策树实现：

from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier

model = DecisionTreeClassifier()
model.fit(X_train, y_train)
y_pred = model.predict(X_test)

2. 无监督学习算法：包括聚类、降维、关联规则等。

- 聚类实现：

from sklearn.cluster import KMeans

model = KMeans(n_clusters=3)
model.fit(X)
labels = model.predict(X)

- 降维实现：

from sklearn.decomposition import PCA

model = PCA(n_components=2)
X_pca = model.fit_transform(X)

3. 深度学习算法：包括神经网络、卷积神经网络、循环神经网络等。

- 神经网络实现：

from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense

model = Sequential()
model.add(Dense(64, activation='relu', input_dim=input_dim))
model.add(Dense(1, activation='sigmoid'))
model.compile(optimizer='sgd',
              loss='binary_crossentropy',
              metrics=['accuracy'])
model.fit(X_train, y_train, epochs=100, batch_size=32)

以上是一些常见的机器学习算法和 Python 代码实现，希望对您有所帮助。如果您有其他问题或者需要更具体的指导，可以随时向我提问。