邹博机器学习源代码
时间: 2025-05-13 22:16:07 AIGC 浏览: 22 评论: 4
### 邹博机器学习相关源代码资源
邹博的机器学习课程提供了丰富的理论讲解以及实践案例,其中包括多种经典算法的实现。对于希望获取其源代码的学习者来说,可以通过以下方式找到相关内容。
#### 官方渠道
官方发布的材料通常是最权威和完整的版本。根据已知的信息[^1],该课程附带了详细的讲义、参考书籍以及源代码。建议访问课程官网或购买正版课程后下载配套资料。
#### GitHub仓库
虽然目前没有明确提到具体的GitHub链接,但许多类似的教育项目会将其代码托管到公共平台上供学生查阅。可以尝试通过关键词搜索来定位可能存在的存储库地址:
- **关键词组合**: `"Zou Bo" machine learning source code` 或 `邹博 机器学习 源码`
如果存在公开分享,则可能会被其他开发者整理上传至个人账户下;不过需要注意版权归属问题以免侵犯原作者权益。
以下是基于Python实现的一些常见算法示例(摘自参考资料中的描述),这些例子可以帮助理解如何构建模型并解决实际问题:
```python
# 线性回归简单演示
import numpy as np
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.linear_model import LinearRegression
def load_data():
X = [[i] for i in range(10)]
y = [2*i + np.random.normal() for i in range(10)] # 添加噪声
return train_test_split(X, y, test_size=0.2)
X_train, X_test, y_train, y_test = load_data()
model = LinearRegression().fit(X_train, y_train)
print(f"Coefficients: {model.coef_}")
print(f"Intercept: {model.intercept_}")
score = model.score(X_test, y_test)
print(f"Test Score: {score:.4f}")
```
上述脚本展示了最基本的线性关系拟合过程[^3],它能够帮助初学者快速上手Scikit-Learn框架下的监督学习方法论之一——即直线逼近技术的应用场景探讨。
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评论

林书尼
2025.08.13
官方课程附带源代码,建议正版获取。

兰若芊薇
2025.07.23
GitHub搜索关键词可能找到代码共享。

練心
2025.04.14
实例代码展示线性回归,方便学习实践。🌈

狼You
2025.03.12
邹博课程资料获取途径官方与GitHub均有涉及。