本次机器学习 B 上机实验围绕 Iris 数据集展开，涵盖数据准备、模型评估及 8 类经典机器学习算法的实现与测试，全面完成了 “算法原理理解 - 代码实现 - 交叉验证 - 性能对比” 的完整实践流程。实验覆盖监督学习（逻辑回归、C4.5 决策树、SMO-SVM、BP 神经网络、朴素贝叶斯、随机森林）、无监督学习（K-means 聚类）及集成学习（随机森林）三大核心方向，系统验证了不同算法在小样本、低维度数据集上的分类性能。
本次机器学习 B 上机实验围绕 Iris 数据集展开，涵盖数据准备、模型评估及 8 类经典机器学习算法的实现与测试，全面完成了 “算法原理理解 - 代码实现 - 交叉验证 - 性能对比” 的完整实践流程。实验覆盖监督学习（逻辑回归、C4.5 决策树、SMO-SVM、BP 神经网络、朴素贝叶斯、随机森林）、无监督学习（K-means 聚类）及集成学习（随机森林）三大核心方向，系统验证了不同算法在小样本、低维度数据集上的分类性能。