10个常见的机器学习模型实现案例

本实验旨在通过实现10个常见的机器学习模型，包括线性回归、逻辑回归、决策树、随机森林、支持向量机（SVM）、K近邻（KNN）、梯度提升树（GBDT）、XGBoost、神经网络和K均值聚类，帮助学生掌握机器学习算法的原理与应用。实验将涵盖数据预处理、模型训练、评估和结果分析等关键步骤，为学生提供全面的机器学习实践机会。

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