机器学习实验手册：从分类到聚类算法实战

"这是一份关于机器学习的实验指导书，涵盖了监督学习中的分类算法及其应用，包括Python环境搭建、K-近邻算法、决策树、朴素贝叶斯、Logistic回归、SVM以及分类算法的综合应用。此外，还涉及了监督学习中的回归算法应用和无监督学习中的聚类算法应用。该资源适用于软件工程专业的学生，由南通理工学院计算机与信息工程学院提供。" 实验指导书详细介绍了多个关键知识点，旨在帮助学生深入理解并实践机器学习的基础算法： 1. **Python开发环境搭建**：这是学习机器学习的第一步，包括Python的安装与配置，以及PyCharm的安装和配置。Python是机器学习常用的编程语言，而PyCharm是一个强大的集成开发环境，能提供便利的代码编写和调试支持。 2. **K-近邻(K-Nearest Neighbors, KNN)**：KNN是一种基础的分类算法，通过计算样本之间的距离来决定类别。实验中通过电影类别分类和约会网站配对效果判定两个实例让学生掌握其原理和实现。 3. **决策树(Decision Tree)**：决策树是基于特征选择的分类方法，实验涉及银行房屋贷款申请和预测患者隐形眼镜类型的应用，让学生理解如何构建和使用决策树模型。 4. **朴素贝叶斯(Naive Bayes)**：基于概率理论的分类算法，实验包括两种文本分类任务，让学生实践如何利用朴素贝叶斯进行文本分类。 5. **Logistic回归(Logistic Regression)**：Logistic回归是一种二分类模型，实验中要求构建模型并用于预测患疝气病的马的存活问题，帮助学生理解逻辑函数在分类中的作用。 6. **支持向量机(Support Vector Machine, SVM)**：SVM是一种高效的分类模型，实验任务是构建SVM模型，用于一般分类任务。 7. **分类算法综合应用**：实验1.7包含手写识别系统和电子邮件垃圾过滤，这两个实例展示了如何结合多种分类算法解决实际问题。 8. **回归算法应用**：实验2涉及鲍鱼年龄预测和乐高玩具价格预测，通过这两个任务，学生将学习如何用回归算法处理连续数值预测问题。 9. **聚类算法应用**：实验3介绍了无监督学习中的K均值聚类，通过数据聚类分析和地图上点的聚类，让学生掌握聚类算法的基本思想和应用。 通过这些实验，学生不仅能掌握各种机器学习算法的理论知识，还能提升在实际问题中运用这些算法的能力，为后续的机器学习研究和项目开发打下坚实基础。