大家好，我是最菜灰夫人，这是一个适合新手的机器学习项目集合，涵盖了多种经典的机器学习算法和计算机视觉技术。项目采用工程化设计，包含完整的算法实现、数据可视化、性能评估和详细文档。每个子项目都是独立的模块，可以单独运行和学习。
- ✅ 算法多样性：涵盖监督学习、无监督学习、计算机视觉等多个领域
- ✅ 工程化设计：模块化代码结构，参数化配置，易于扩展
- ✅ 完整实现：从数据预处理到模型评估的完整流程
- ✅ 丰富可视化：数据分布、训练过程、结果展示等全方位可视化
- ✅ 详细文档：每个项目都有完整的 README 和使用说明
- ✅ 工具支持：包含依赖分析、环境配置等实用工具
Machine-Learning-Coding/
├── README.md # 项目总览文档
├── Tool/ # 工具模块
│ └── analyze_dependencies.py # 依赖分析工具
├── Linear_Regression/ # 线性回归项目
│ ├── DEMO-classification.py # 分类演示
│ ├── lr_dataset.csv # 数据集
│ └── README.md # 项目文档
├── Logist_Regression/ # 逻辑回归项目
│ ├── DEMO-classification.py # 梯度下降实现
│ ├── lr_dataset.csv # 数据集
│ ├── plots/ # 结果图片
│ │ ├── data_distribution.png # 数据分布图
│ │ ├── training_process.png # 训练过程图
│ │ ├── roc_curve.png # ROC曲线图
│ │ └── decision_boundary.png # 决策边界图
│ └── README.md # 项目文档
└── K_Nearest_Neighbor/ # K近邻算法项目
├── data/ # 数据目录
│ ├── Gray_Images/ # 灰度图像
│ ├── RBG_Images/ # 彩色图像
│ ├── vangogh/ # 梵高风格图像
│ └── style.jpg # 风格参考图
└── DEMO-Image_Style_Transfer/ # 图像风格迁移
├── Image_Style_Transfer.py # 主程序
├── requirements.txt # 依赖文件
└── README.md # 项目文档
- Python: 3.7+
- NumPy: 1.19+
- Pandas: 1.3+
- Matplotlib: 3.5+
- Seaborn: 0.11+
- Scikit-learn: 1.0+
- OpenCV: 4.5+
- PIL: 8.0+
# 克隆项目
git clone https://github.com/yourusername/Machine-Learning-Coding.git
cd Machine-Learning-Coding
# 安装基础依赖
pip install numpy pandas matplotlib seaborn scikit-learn
# 安装计算机视觉依赖
pip install opencv-python pillow
# 或使用conda安装
conda install numpy pandas matplotlib seaborn scikit-learn opencv pillow# 运行逻辑回归项目
cd Logist_Regression
python DEMO-classification.py
# 运行图像风格迁移项目
cd K_Nearest_Neighbor/DEMO-Image_Style_Transfer
python Image_Style_Transfer.py
项目描述：实现基于梯度下降的逻辑回归二分类算法，包含完整的训练监控和可视化功能。
核心特性：
- 自定义梯度下降实现
- 实时训练监控（损失、准确率、AUC）
- 决策边界可视化
- ROC 曲线分析
- 自动图片保存
技术栈：
- NumPy, Pandas (数据处理)
- Matplotlib, Seaborn (可视化)
- Scikit-learn (评估指标)
快速体验：
cd Logist_Regression
python DEMO-classification.py项目描述：基于 K 近邻算法的图像风格迁移技术，能够为黑白图像自动上色，模仿指定风格图像。
核心特性：
- 智能颜色迁移
- 高效 KNN 搜索
- 距离加权融合
- 进度可视化
- 结果对比展示
技术栈：
- OpenCV (图像处理)
- Scikit-learn (KNN 算法)
- PIL (图像操作)
- NumPy (数值计算)
快速体验：
cd K_Nearest_Neighbor/DEMO-Image_Style_Transfer
python Image_Style_Transfer.py- 逻辑回归：梯度下降、交叉熵损失、Sigmoid 函数
- K 近邻：距离计算、近邻搜索、加权平均
- 图像处理：局部特征、结构相似性、颜色空间
- Fork 本项目
- 创建特性分支 (
git checkout -b feature/AmazingFeature) - 提交更改 (
git commit -m 'Add some AmazingFeature') - 推送到分支 (
git push origin feature/AmazingFeature) - 开启 Pull Request
- 🐛 Bug 修复
- ✨ 新功能添加
- 📚 文档改进
- 🎨 代码优化
- 🧪 测试用例
- Scikit-learn - 机器学习库
- OpenCV - 计算机视觉库
- Matplotlib - 数据可视化
- NumPy - 数值计算
- Pandas - 数据处理
⭐ 如果这个项目对你有帮助，请给它一个星标！