监督学习分类算法实战：从KNN到SVM

"该资源是一份关于监督学习中分类算法的实验指导书，适用于软件工程专业，由南通工学院计算机与信息工程学院提供。实验涵盖了Python环境搭建、K-近邻(KNN)、决策树、朴素贝叶斯、逻辑回归(SVM)等算法的实现，并涉及分类算法的综合应用，如手写识别和邮件过滤。" 本文主要介绍了监督学习中的分类算法及其在实际问题中的应用，具体包括以下几个方面： 1. **Python开发环境搭建**：实验1.1介绍如何安装Python、配置环境以及安装PyCharm和第三方库，这是后续实现各种算法的基础。 2. **K-近邻(K-Nearest Neighbors, KNN)**：实验1.2通过电影类别分类和约会网站配对效果判定展示了KNN算法的运用，KNN是一种基于实例的学习，通过寻找最近邻来决定新样本的分类。 3. **决策树(Decision Tree)**：实验1.3利用决策树算法处理银行房屋贷款申请和预测患者佩戴隐形眼镜类型的问题，决策树通过构建树状模型进行预测，易于理解和解释。 4. **朴素贝叶斯(Naive Bayes)**：实验1.4中，朴素贝叶斯算法用于文本分类，它基于贝叶斯定理和特征条件独立假设，简单且在某些领域表现良好。 5. **逻辑回归(Logistic Regression)**：实验1.5展示了如何构建Logistic回归模型，用于预测患疝气病的马的存活概率，Logistic回归是二分类问题的经典方法，可以将连续特征转化为离散结果。 6. **支持向量机(Support Vector Machine, SVM)**：实验1.6通过构建SVM分类模型，如手写识别，SVM旨在找到最大间隔的超平面来划分数据，适合解决小样本、非线性及高维模式识别问题。 7. **综合应用**：实验1.7则进一步将这些分类算法应用于手写识别系统和电子邮件垃圾过滤，这些是分类算法在实际生活中的典型应用场景。 此外，实验指导书中还提到了其他类型的机器学习算法，如实验2的回归算法和实验3的聚类算法，这表明学习和理解监督学习分类算法是全面掌握机器学习技术的重要部分。 通过这些实验，学生不仅能深入理解各类监督学习分类算法的原理，还能掌握其在不同场景下的应用技巧，为未来在实际项目或工作中解决问题打下坚实基础。