燕山大学机器学习实验代码仓库介绍
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本代码仓库包含了燕山大学机器学习实验的相关代码，主要涉及以下实验项目：
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不同含量果汁饮料的聚类（K-Means）：使用K-Means聚类算法对不同含量的果汁饮料进行分类。
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机器学习实验之肿瘤预测与分析（神经网络）：利用神经网络模型对肿瘤数据进行预测与分析。
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机器学习实验之肿瘤预测（决策树）：采用决策树算法对肿瘤数据进行分析和预测。
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机器学习实验之顾客购买服装的分析与预测：针对顾客购买服装的数据，进行深入的分析与预测。
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机器学习实验之肿瘤分类与预测（SVM）：使用SVM算法对肿瘤数据进行分类与预测。
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机器学习实验之肿瘤分类与预测（朴素贝叶斯）：利用朴素贝叶斯算法对肿瘤数据进行分析与预测。
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机器学习实验之影厅观影人数预测：对影厅观影人数进行预测分析，为影院运营提供决策依据。
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机器学习实验之糖尿病预测：针对糖尿病数据，运用机器学习算法进行预测。
以上实验项目涵盖了多种机器学习算法和应用场景，旨在帮助学习者更好地理解和掌握机器学习的相关技能。仓库中的代码注释详细，便于学习和参考。请根据需要自行下载和使用。
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创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考
