中科大GitHub

### 关于中国科学技术大学机器学习实验代码 对于希望获取与中国科学技术大学相关的机器学习实验代码示例的需求,通常这类资源会集中在教育平台或者是由学校官方发布的课程资料页面上。考虑到中国科学技术大学作为国内顶尖高校之一,在其开设的数据挖掘、人工智能以及机器学习等相关课程中确实提供了丰富的实践案例供学生练习。 虽然具体到某一位教授或某一门课的代码可能不会公开在网络上,但是可以推荐几个方向来查找类似的高质量实验代码: - **GitHub仓库**:许多来自中国科技大学的学生和教师会在个人GitHub账号下分享自己编写的程序脚本或是参与过的科研项目的源码链接。 - **在线教学平台**:像Coursera, edX这样的国际知名MOOC网站也可能有中科大授权上传的教学视频连同配套作业解答一起发布出来给全球的学习者参考使用[^1]。 下面给出一段基于Python实现简单线性回归算法的例子,这属于基础级别的机器学习任务,适用于初学者入门阶段理解基本概念和技术要点: ```python import numpy as np from sklearn.linear_model import LinearRegression # 创建模拟数据集 x = [[i] for i in range(0, 10)] y = [2*i + 1 for i in range(len(x))] model = LinearRegression() model.fit(x, y) print('Coefficients:', model.coef_) print('Intercept:', model.intercept_) test_x = [[5], [7]] predicted_y = model.predict(test_x) print(predicted_y) ``` 此段代码利用了`scikit-learn`库中的`LinearRegression()`函数完成了对一组二维坐标点的最佳拟合直线求解过程,并预测了两个新输入值对应的输出结果。
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