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简介：面向Python机器学习初学者的配套源代码与实验数据包，可配合《机器学习编程与实战》图书逐章动手实践。压缩包共77个文件，包含Python脚本、CSV/Excel数据表、可视化图片、NumPy数据文件等，整体约82.8MB，按章节目录划分，便于按需调用。内容涵盖第一章至第八章，从Python基础语法、NumPy/Pandas数据处理与Matplotlib绘图开始，逐步覆盖特征工程、分类、回归、聚类、降维及模型选择等核心算法，并给出餐饮客户流失预测、客户价值分析、通信运营商客户流失预测等完整案例，实战性强，读者可基于真实数据复现代码流程。包内附带的泰迪科技产品体系图还能帮助了解大数据和人工智能在商务分析中的实际部署。目前已有676人下载学习，适合学生、自学者和培训班学员快速积累实战经验。

1. 拿到“源代码和实验数据”压缩包，先把它当成一套可复现的实验教材

很多人下载“Python机器学习编程与实战_源代码和实验数据.rar”这个压缩包时，心里想的是“有代码了，跑一遍就会了”。但真解压完，对着几十个 .py 文件和一堆数据文件，往往不知道该先点哪一个。这套资源的真正价值，不在代码本身，而在于“源代码+实验数据”绑定在一起的形式：书里每个算法的输出、每张图、每个精度指标，你都有机会亲手重跑一遍。它适合三类人——自学机器学习但一直找不到干净数据集的；期末或面试前想把经典算法快速过一遍的；以及工作中想验证某个思路能不能跑通的。这篇笔记按“看懂包→搭环境→把数据送进模型→排坑→结合教材复习”的顺序写，想直接抄作业可以跳到对应章节。

2. 解压到跑通第一个脚本：目录怎么看、环境怎么搭、先跑哪个

2.1 先读目录，别急着双击 .py

解压后第一件事不是运行，而是先花五分钟看清目录结构。这种“书配代码”的包，目录组织一般很规矩：按章节命名（chapter01、chapter02），或按算法命名（decision_tree、svm、knn），实验数据单独放在 data 或 datasets 目录里。用下面的命令看前两层目录。

# 解压，Windows 直接用 7-Zip 或 WinRAR 右键解压即可 unrar x "Python机器学习编程与实战_源代码和实验数据.rar" # 进入项目根目录 cd Python机器学习编程与实战 # 只列出目录，前两层就足够判断结构了 find . -maxdepth 2 -type d | sort

如果系统里没有 unrar 命令，Debian/Ubuntu 下用 apt-get install unrar，macOS 用 brew install unrar。Windows 不装命令行工具也没关系，压缩软件右键解压的效果完全一样。解压时注意两点：路径里不要带中文和空格，解压完先找有没有 README 或 requirements.txt。

目录里常见的东西列个表，方便你对号入座：

我的习惯是：先找“带数据读取”的脚本，而不是先找 hello.py 之类的演示脚本。因为数据读取那一步才能暴露编码、路径、环境三类问题，hello.py 只能证明 Python 装好了，证明不了这套实验包能跑。找到脚本后，先打开看一眼 import 了哪些库，心里有数再动手。

2.2 用 conda 或 venv 把项目环境隔离出来

python 安装教程搜出来一大把，但你需要的不是“能运行 Python”，而是一个“和这套代码兼容、且不污染系统环境”的 Python。这套包大概率是几年前写的，直接用系统自带的 Python 3.11/3.12 跑，很容易在 numpy 或 sklearn 这层翻车。我一般用 conda 单独建一个环境，python 版本选 3.9，兼容老代码和新语法之间比较稳的折中。

# 创建并激活干净环境 conda create -n ml_book python=3.9 -y conda activate ml_book # 核心依赖一次装齐 pip install numpy pandas scikit-learn matplotlib jupyter openpyxl

前面几个包不用解释，openpyxl 是给 pandas 读 Excel 用的，实验数据里如果混着 .xlsx 格式就会用到它。没有 conda 的机器，用 Python 自带的 venv 也一样：

python3 -m venv ml_book_env source ml_book_env/bin/activate # Windows 用 ml_book_env\Scripts\activate

装完先验证版本，重点看 numpy 和 sklearn 的大版本号：

python -c "import numpy, sklearn, pandas; print(numpy.__version__, sklearn.__version__, pandas.__version__)"

这一步的用意是给后面所有实验一个稳定的“基准”：哪天跑出来的结果和注释里不一样，第一件事就是回来核对版本，而不是怀疑代码写错了。用 VSCode 调试的话，还要记得把解释器切到刚建的虚拟环境（Ctrl+Shift+P → Python: Select Interpreter），否则终端里激活了，界面里还是系统 Python，这是环境错位最典型的表现，排查起来相当隐蔽。

2.3 跑通第一个“带数据”的脚本

不要挑最简单的脚本跑，挑第一个读取数据文件的脚本。路径一般在章节目录下，比如：

cd chapter02 python 2_1_linear_regression.py

跑通的标准不是“没有报错”，而是屏幕上出现了训练过程的输出——loss 下降、R2 分数、混淆矩阵或保存好的图片文件。如果报 ModuleNotFoundError，说明环境没激活，退出重进；如果报 FileNotFoundError，八成是数据路径没对上，往下看第 4 章。脚本里如果有if __name__ == "__main__":，说明这个文件既可以独立运行，也可以被 import，运行入口就在这个 if 块里，改代码时别去动文件中间的内容，先看入口这里。

如果一切正常，你会看到类似这样的输出（具体打印什么取决于脚本，但至少要有数字或图表结果）：

R2 score: 0.8735

到这里，“环境没问题、路径没问题、代码能跑”三个前提就都成立了。再往后，值得花时间的问题就只剩下一个：数据是怎么一步步变成这个数字的。这就进入第 3 章的内容。

3. 实验数据怎么进模型：从数据框到训练集的完整链路

3.1 数据加载：CSV、Excel、图像目录三种格式

这套实验数据常见的载体有三种：CSV 表格、Excel 表、图像文件夹。CSV 是主力，用 pandas 的 read_csv 就能读。

import pandas as pd # 实际文件名以解压出来的为准，iris.csv 这类只是常见命名 df = pd.read_csv("data/iris.csv", encoding="utf-8") print(df.head()) # 先看前 5 行，确认列名和数据类型 print(df.shape) # 行数和列数，心里有个底

注释里两个细节：先 head 再 shape。head 能看出数据有没有读对，shape 能告诉你训练集大概有多大。如果读进去发现中文列名乱码，把 encoding 换成 "gbk" 或 "gb18030"，这是实验数据最常踩的编码坑。

Excel 数据用 read_excel，前提是环境里装了 openpyxl：

xls = pd.read_excel("data/features.xlsx", sheet_name=0)

sheet_name 可以传序号也可以传工作表名，实验数据一般只有一张表，传 0 就够了。图像数据不太一样，它很少直接以“一张图”的形式进模型，而是先转成数值数组：

from PIL import Image import numpy as np from glob import glob img_paths = sorted(glob("data/images/*.jpg")) imgs = [np.array(Image.open(p).convert("L")) for p in img_paths] # 转灰度 X = np.array(imgs).reshape(len(imgs), -1) # 摊平成二维特征矩阵

这里 convert("L") 是把图像转成灰度，让每个样本变成二维矩阵，再 reshape 成一维特征向量。如果手头是医学影像这类灰度图，通常还要先做对比度增强再进模型，直方图均衡化是这类实验数据最常见的预处理步骤，代码包里如果有图像实验，多半绕不开它。

3.2 Series 和 DataFrame 的预处理三板斧：类型、空值、标准化

数据读进来只是第一步，真正决定模型能不能学的，是预处理。很多在线实验闯关里考的数据框、序列定义及数据处理应用，拆开看也就是三板斧。

第一板斧是类型。机器学习算法基本只认数值，标签列和特征列都得是数字。字符串分类标签要转成编码：

df["label"] = df["label"].astype("int") # 已经是数字但类型不对时 df["label"] = df["label"].map({"setosa": 0, "versicolor": 1, "virginica": 2}) # 字符串映射

第二板斧是空值。实验数据里偶尔会为了模拟真实场景故意掺入缺失值：

# 看每个列有多少空值 print(df.isnull().sum()) # 数值列用均值填充，类别列用众数填充 df["age"] = df["age"].fillna(df["age"].mean()) df["type"] = df["type"].fillna(df["type"].mode()[0])

第三板斧是标准化。树模型不依赖特征尺度，但距离类模型（KNN、SVM 带核函数）对尺度极其敏感，年龄 0-100 和收入 0-100000 放在一起，距离矩阵基本被收入列垄断。

from sklearn.preprocessing import StandardScaler scaler = StandardScaler() X_scaled = scaler.fit_transform(X) # 用 fit_transform 得到标准化后的特征矩阵

StandardScaler 做的事情是“减均值、除以标准差”，把每个特征都拉到均值为 0、方差为 1 的分布上。注意 fit_transform 只能用在训练集上，测试集要用训练集拟合好的 scaler 去 transform，否则会造成数据泄漏，评估结果虚高。

提示：fit_transform 只用在训练集，测试集一律用训练集拟合好的 scaler 做 transform，这是新手最容易犯的“数据泄漏”，会让模型评估失真。

3.3 训练集划分与评估闭环：一个可以直接换数据的模板

数据预处理好之后，剩下的实验流程非常固定：划分训练测试集、选模型、训练、评估。我一般写成下面这种四段式。

from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier from sklearn.metrics import accuracy_score, confusion_matrix X = X_scaled # 上一步标准化后的特征 y = df["label"].values # 标签 X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split( X, y, test_size=0.3, # 30% 做测试集 random_state=42, # 固定随机种子，结果可复现 stratify=y # 按标签比例分层采样 ) clf = DecisionTreeClassifier(max_depth=3, random_state=42) clf.fit(X_train, y_train) y_pred = clf.predict(X_test) print("accuracy:", accuracy_score(y_test, y_pred)) print("confusion matrix:\n", confusion_matrix(y_test, y_pred))

这里有两个参数要特别解释。random_state=42 是把随机过程锁死，否则每次跑出来的训练集、测试集划分都不一样，实验结果当然对不上。stratify=y 是按标签比例做分层划分，类别不平衡时尤其重要——比如 1000 个样本里只有 50 个正样本，不分层的话测试集里可能一个正样本都没有。

把这个模板跑通之后，你已经掌握了这套代码包 80% 的使用方式：剩下的所有实验，无非是换数据、换模型、换评估指标。接下来真正有价值的事情，是搞清楚坑在哪里。

4. 跑源码必踩的坑：编码、路径、版本这三个大黑匣子

4.1 读数据乱码，中文变成“锟斤拷”

现象：pd.read_csv 直接报 UnicodeDecodeError，或者数据读进来了但列名、字符串列全是乱码。

原因：这套实验数据是多年前整理的，保存时用的是 GBK 或 GB2312 编码，和默认的 UTF-8 不一致。这种问题在代码包里出现的概率非常高，几乎每个拿到老实验包的人都会撞上一次。

解决：按顺序试三种编码，总有一种能读通。

df = pd.read_csv("data/some_data.csv", encoding="utf-8") # 默认，先试 df = pd.read_csv("data/some_data.csv", encoding="gbk") # 八成是它 df = pd.read_csv("data/some_data.csv", encoding="gb18030") # gbk 的超集，兜底

读通之后，顺手把df.dtypes打出来看一遍，乱码问题经常和类型问题一起出现。血的教训是：不要因为读出来就跳过这一步，后面模型报错往往能追溯到这里的隐性问题。

4.2 sklearn 旧 API 报 ImportError

现象：from sklearn.cross_validation import train_test_split直接报 ModuleNotFoundError，或者 model_selection 不存在。

原因：sklearn 在 0.20 版本把原先的 cross_validation 模块拆成了 model_selection，老实验代码里按旧模块导入的写法自然失效。很多人会卡在这一步，以为是自己环境没装好，其实是 API 迁移了。

解决：把导入语句改成from sklearn.model_selection import train_test_split，同一个文件里交叉验证相关的旧 API（cross_val_score 等）也一起改。改完如果还报错，在环境里直接查新 API 的参数签名：

python -c "from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier; print(DecisionTreeClassifier.__doc__)" | head -30

查文档比搜报错快，因为老代码当年用的默认参数，和现在的默认参数可能已经不是一回事了。

4.3 相对路径失效，明明有数据却报 FileNotFoundError

现象：在项目根目录运行脚本没问题，进了子目录再跑就 FileNotFoundError。

原因：脚本里写死的 "data/xxx.csv" 是相对当前工作目录解析的，不是相对脚本文件位置。在 chapter02 目录下运行，Python 就去 chapter02/data/ 找文件，自然找不到。

解决：最省事的办法是全程在项目根目录运行，脚本里的 data/ 就能对上。如果想彻底解决，在脚本开头加两行，固定工作目录：

import os os.chdir(os.path.dirname(os.path.abspath(__file__)))

这两行把当前目录切到脚本所在目录，无论你在哪个路径下运行，数据都能找到，这是我最常给代码包加的头两行。排查时可以先跑一句python -c "import os; print(os.getcwd())"确认当前目录在哪，再决定改哪个方向。

4.4 结果和书里/注释里的数字对不上

现象：代码能跑通，但精度、loss 和注释里写的差一截，有时差 1%，有时直接差 10%。

原因：随机种子没锁死、数据预处理顺序不同、sklearn 内部算法实现更新，都可能造成偏差。说句实在话，老代码在新版本 sklearn 上能得到一模一样的结果才是玄学，大部分时候能对上趋势就不错了。

解决：先固定 random_state，再核对数据是否标准化，最后看模型默认参数有没有变。如果还是对不上，就放弃“数字一致”，看“趋势一致”——决策树深度从 3 加到 10，训练精度上升测试精度下降，这个趋势对不对，比某个具体精度数字重要得多。做实验记录时，把 numpy、sklearn 的版本号写进笔记，这个数字对不上问题以后还能查。

4.5 解压后文件损坏或脚本没有执行权限

现象：.rar 解压到一半报错，或者 Linux 下运行 .py 提示 Permission denied。

原因：下载传输过程中文件损坏，或者解压工具版本太老。Linux 下脚本没有执行权限也常见，但 .py 本来就不需要执行权限。

解决：先排除解压工具问题，更新到 7-Zip 最新版或 unrar 最新版再解压一次。损坏的话，重新下载并对比文件大小，压缩包不要放网盘同步目录（OneDrive、坚果云这类），同步锁文件会让解压半路失败。Linux 下运行直接python 脚本.py就行，不要 chmod +x，那不是问题所在，改权限反而引入新变量。

5. 结合周志华《机器学习》和期末复习，把这套包用出教材效果

5.1 按算法章节重排实验顺序

这套代码包里通常有十几个实验，单看名字容易被牵着走。我的建议是不要按包内编号学，而是按教材的章节结构重排——周志华《机器学习》是很多学校课程的标准参考书，机器学习算法围着它的章节走，逻辑最顺。

排这个顺序的用意是：每一章的实验，都对应教材里一个核心概念。从 tree 实验开始，就把“信息增益”“剪枝”“过拟合”这些知识点落到了代码上，后面学 SVM 时就有了比较基准。实验代码跑完一遍不算完，要能对着教材里的公式指出“这一步实现的是公式里的哪一项”，这才算真正读懂了代码。

5.2 用重跑实验的方式做期末复习

西电、山东大学这类课程的机器学习期末，很喜欢围绕“机器学习假设”出题，比如线性回归假设特征和目标的关系是线性的、朴素贝叶斯假设特征相互独立。这些假设背起来很抽象，但放到代码包里就是一个实验。

拿决策树举例，复现“深度对泛化性能的影响”这个知识点：

from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier for depth in [1, 2, 3, 5, 10, 15]: clf = DecisionTreeClassifier(max_depth=depth, random_state=42) clf.fit(X_train, y_train) train_acc = clf.score(X_train, y_train) test_acc = clf.score(X_test, y_test) print(f"depth={depth:2d} train={train_acc:.3f} test={test_acc:.3f}")

跑完你会看到：训练精度一路上升，测试精度先升后降。这个“先升后降”就是过拟合的活证据，比背书里的定义有用得多。类似地，可以拿 SVM 实验把线性核换成 RBF 核，观察决策边界变化；也可以拿朴素贝叶斯实验把平滑参数拉大，观察它对零概率的处理。考前把书翻一遍，配合这套包重跑三五个关键实验，比反复背公式见效快。

这里推荐给自己做一个“闯关清单”式的复习：第一关，能独立读入数据并输出形状；第二关，能用模板训练一个模型并输出精度；第三关，能改一个参数并解释结果变化。每一关都对应代码包里的一个实验，遇到不会的随时回头翻代码。这种复习方式我在带新人时用过很多次，比刷十套往届题都稳，因为它逼你从“看懂”走到“能改”。

6. 进阶用法：把源码包改造成你自己的机器学习实验框架

当你跑完五六个实验，会发现每个实验的骨架都差不多：加载数据、预处理、划分、训练、评估、打印结果。这时候可以把重复部分抽成一个通用类，以后新数据来了直接套。

from sklearn.metrics import accuracy_score class MLExperiment: def __init__(self, X, y, model, seed=42): X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split( X, y, test_size=0.3, random_state=seed, stratify=y ) self.X_train, self.X_test = X_train, X_test self.y_train, self.y_test = y_train, y_test self.model = model def run(self): self.model.fit(self.X_train, self.y_train) y_pred = self.model.predict(self.X_test) return { "train_acc": self.model.score(self.X_train, self.y_train), "test_acc": accuracy_score(self.y_test, y_pred), }

用法把所有实验统一成三行：

res = MLExperiment(X_scaled, y, DecisionTreeClassifier(max_depth=3)).run() print(res)

想扩展的话，在 run 方法里加一行把结果写进 CSV，每次实验自动留档。这个改造带来的好处是长期的：以后回溯“到底是哪个参数导致结果变化”时，不需要翻一堆脚本，翻一个结果文件就够了。

我自己的血泪经验是：早期偷懒不固定随机种子、不把评估函数统一，结果每次改参数都要重跑一堆脚本，还得手动记结果，吃了不少亏。后来把种子固定、结果输出成 CSV，回溯参数变化就快多了。这套源码包的价值不在代码本身，而在于它逼你把每个实验都跑成“可复现的记录”，养成这个习惯之后，不管是应付期末还是做实际项目，你都会比那些只读代码不跑实验的人快一步。希望帮到你。

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