机器学习算法代码仓库
本仓库提供了一系列机器学习算法的代码资源，这些代码是从GitHub上开源项目中整理而来，与唐宇di的机器学习算法课程内容相似。代码中包含了自定义的特征处理功能，如数据准备、多项式特征生成、正弦波特征生成以及数据归一化等。
资源内容
- prepare_for_training: 用于数据预处理的函数，确保数据格式适合训练。
- generate_polynomial: 生成多项式特征，扩展数据维度以捕捉非线性关系。
- generate_sinusoids: 生成正弦波特征，用于处理周期性数据。
- normalize: 数据归一化处理，确保不同特征的尺度一致。
使用方法
- 克隆仓库: 使用
git clone命令将仓库克隆到本地。 - 导入模块: 在您的Python脚本中导入所需的模块，如
from utils.features import prepare_for_training。 - 调用函数: 根据需要调用相应的函数进行数据处理和特征生成。
注意事项
- 本仓库的代码仅供学习和参考使用，请勿用于商业用途。
- 代码可能需要根据您的具体需求进行调整和优化。
希望这些资源能够帮助您更好地理解和应用机器学习算法！