你可以通过以下几种方式获取《机器学习实战》的源码和数据集：

1. CSDN博客： 文章 你可以在该博客中找到《机器学习实战》的源码和数据集的下载链接。文章中提供了多种下载方式，包括GitHub和百度云盘链接。

2. 知乎： 文章 该文章提供了《机器学习实战》的源代码，并且是基于Python 3的版本。文章还包含了详细的学习笔记和总目录，方便你系统学习。

3. CSDN博客 10个经典机器学习实战项目： 文章 该文章分享了10个经典的机器学习实战项目，包含完整的数据集与项目分析源码，适合学习和实践。

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，每个项目实例都附带有完整的代码和数据集，适合初学者进行实战练习。

希望这些资源对你学习《机器学习实战》有所帮助！

深入浅出：机器学习实战项目源码解析

一、项目背景与目标

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。鸢尾花数据集包含150个样本，每个样本有4个特征，共3个类别。项目目标是通过学习这些特征，准确地将鸢尾花分类到对应的类别中。

二、技术选型与工具

为了实现鸢尾花分类项目，我们选择了Python作为编程语言，并使用以下工具和库：

NumPy：用于科学计算和数据分析的库。

Matplotlib：用于数据可视化的库。

Scikit-learn：一个开源的机器学习库，提供了多种机器学习算法的实现。

三、项目实现步骤

以下是鸢尾花分类项目的实现步骤：

导入必要的库和模块。

加载数据集，并分割为训练集和测试集。

选择合适的机器学习算法，如K近邻（KNN）。

训练模型，并使用测试集评估模型性能。

可视化模型性能，如绘制混淆矩阵。

四、源码解析

以下为鸢尾花分类项目的源码解析，包括关键代码和注释。

```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

分割数据集

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

选择K近邻算法

knn = KNeighborsClassifier(n_neighbors=3)

训练模型

knn.fit(X_train, y_train)

使用测试集评估模型性能

y_pred = knn.predict(X_test)

accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)

print(\