你能够经过以下几种方法获取《机器学习实战》的源码和数据集：

1. CSDN博客： 文章 你能够在该博客中找到《机器学习实战》的源码和数据集的下载链接。文章中供给了多种下载方法，绵亘GitHub和百度云盘链接。

2. 知乎： 文章 该文章供给了《机器学习实战》的源代码，并且是根据Python 3的版别。文章还绵亘了具体的学习笔记和总目录，便利你体系学习。

3. CSDN博客 10个经典机器学习实战项目： 文章 该文章共享了10个经典的机器学习实战项目，绵亘完好的数据集与项目分析源码，适宜学习和实践。

4. CSDN博客 机器学习项目实战10例： 文章 该专栏整理了10个入门级的机器学习项目，每个项目实例都顺便有完好的代码和数据集，适宜初学者进行实战操练。

期望这些资源对你学习《机器学习实战》有所协助！

浅显易懂：机器学习实战项目源码解析

一、项目布景与方针

本文所选的实战项目为“鸢尾花分类”，这是一个经典的机器学习入门项目。鸢尾花数据集绵亘150个样本，每个样本有4个特征，共3个类别。项目方针是经过学习这些特征，精确地将鸢尾花分类到对应的类别中。

二、技能选型与东西

为了完成鸢尾花分类项目，咱们挑选了Python作为编程言语，并运用以下东西和库：

NumPy：用于科学核算和数据分析的库。

Matplotlib：用于数据可视化的库。

Scikit-learn：一个开源的机器学习库，供给了多种机器学习算法的完成。

三、项目完成过程

以下是鸢尾花分类项目的完成过程：

导入必要的库和模块。

加载数据集，并切割为练习集和测验集。

挑选适宜的机器学习算法，如K近邻（KNN）。

练习模型，并运用测验集评价模型功能。

可视化模型功能，如制作混杂矩阵。

四、源码解析

以下为鸢尾花分类项目的源码解析，绵亘要害代码和注释。

```python

导入必要的库和模块

import numpy as np

import matplotlib.pyplot as plt

from sklearn import datasets

from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier

from sklearn.metrics import confusion_matrix, accuracy_score

加载数据集

iris = datasets.load_iris()

X = iris.data

y = iris.target

切割数据集

X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.3, random_state=42)

挑选K近邻算法

knn = KNeighborsClassifier(n_neighbors=3)

练习模型

knn.fit(X_train, y_train)

运用测验集评价模型功能

y_pred = knn.predict(X_test)

accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)

print(\

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