基于NumPy构建的机器学习模型python源码

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基于NumPy构建的机器学习模型python源码
基于NumPy构建的机器学习算法与模型库
Chen's MachinE Learning models Organized using Numpy
个基于NumPy实现的机器学习算法与模型库，旨在帮助对机器学习感兴趣的伙伴们深入理解机器学习各类算法和模型的底层原理。 为了降低学习门槛，本项目在设计上参考了scikit-learn的API风格，但主要聚焦于核心功能的实现，因此功能相对精简。与成熟的工业级框架不同，本项目更注重算法实现的透明性和可读性，通过手写底层代码来揭示机器学习模型的工作原理。 另外，需要说明的一点是，本项目更适合学习和实验用途，如需用于生产环境，这里推荐使用功能更完善的scikit-learn等专业框架。
安装教程

1. 建议使用 Anaconda 创建 Python 环境
使用 Anaconda 创建环境可以方便地管理依赖包，避免版本冲突。建议从 Anaconda 官网 下载并安装 Anaconda。如果需要特定版本，可以访问 Anaconda所有版本下载地址。
安装完成后，运行以下命令创建 Python 环境：

1. conda create --name my_env python=3.9
   
2. conda activate my_env

复制代码

注意：本项目支持 Python 3.7 及以上版本，建议使用 Python 3.9 以获得最佳兼容性。
2. 安装必要包
本项目依赖以下包: numpy、pandas、matplotlib、tqdm、networkx。请确保已安装 Python 3.7 或更高版本，运行以下命令一键安装必要包：

1. pip install numpy pandas matplotlib tqdm networkx

复制代码

模型说明Dataset: 数据集Examples: 模型使用示例Models: 机器学习模型

• GradientOptimizer: 梯度优化器，包含SGD/RMSProp/Adam等梯度优化算法，为使用梯度优化的模型提供支持
• SupportVectorMachine: 支持向量机，包含支持向量机分类器SVC和支持向量机回归器SVR，以及SMO算法的实现
• DecisionTree: 决策树相关模型，包含决策树分类器和决策树回归器，并实现了树的绘制函数
• Clustering: 聚类相关模型，包含K-means、谱聚类、DBSCAN等算法
• DimensionReduction: 降维相关模型，包含PCA主成分分析等算法
• DiscriminantAnalysis: 判别分析相关模型，包含线性判别分析、Fisher判别分析、高斯判别分析等模型
• LinearClassifier: 线性分类相关模型，包含使用梯度优化的分类模型、逻辑回归、感知机等模型
• LinearRegressor: 线性回归相关模型，包含使用梯度优化的回归模型、最小二乘线性回归、岭回归等模型
• MultiClassWrapper: 多分类包装器，包含一对一(OvO)分类包装器和多对多(OvR)分类包装器
• NaiveBayes: 朴素贝叶斯模型，包含高斯朴素贝叶斯等模型
• NeighborsBased: 基于邻居判别和回归的模型，包含K近邻分类与K近邻回归等模型
• EnsembleModels: 集成学习相关模型，包含Bagging和Boosting两类集成模型
  

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