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代码说明 项目中复现了一些经典的机器学习算法,并通过简单的任务展示了算法或模型的效果。在一些算法或模型的复现的过程中,一些模型的对比总结,公式推导,数学原理也存在主要工具:pycharm,jupyter笔记本,pytorch。以下是项目的目录,项目持续更新中... 1. Logistic回归(LR) LR逻辑回归的复现 Logistic Regression Summery总结了逻辑回归,线性回归的数学原理公式推导,比较了两种方法的异同和特点,介绍了方法边界,代价函数,优化方法和正则项的约会。 LR的图像:不同参数,不同优化方法的分类结果 2.朴素贝叶斯 数据集 模型保存训练好的模型参数 readFiles读取数据 PreprocessText数据的预 NaivesBayes使用朴素贝叶斯模型进行垃圾邮件分类 朴素贝叶斯VS逻辑回归:比较总结了朴素贝叶斯方法与逻辑回归特点和异同 生成模