看完这篇文章，将会：1.使用scikit-learn实现多项式回归 2.创建一个模型，训练它，测试它，并使用它

我们将学习一种更流行的机器学习算法——决策树，我们将使用此算法从患者的历史数据以及他们对不同药物的反应大数据中，用训练过的决策树来构建分类模型预测未知患者的类别，或者说为新患者找到合适的药物。......

决策树是什么？怎样利用决策树来帮助我们分类？怎样构建自己的决策树？决策树是一种类似流程图的结构，其中每个内部节点代表一个属性的“测试”(例如硬币翻转出现正面朝上或反面朝上)，每个分支代表测试的结果，每个叶节点代表一个类标签(在计算所有属性后做出的决策)。从根到叶的路径代表分类规则。......

看完这篇文章，将会：1.使用scikit-learn实现多项式回归 2.创建一个模型，训练它，测试它，并使用它

K-Nearest Neighbors是一种监督学习算法，为了预测未知数据的类别，它考虑了k个最近数据点的类别，并选择k个最近数据点中的大多数属于的那个类别作为预测类别。

看完这篇文章，将会：1.使用scikit-learn实现多元线性回归 2.创建一个模型，训练它，测试它，并使用它

在上一篇文章中【机器学习】01 梯度下降（详细注释+动态训练效果图)我是假设蘑菇的大小和毒性成正比例关系。不过这样假设太过于简单，这一次我们就增加一点难度，假设两者之间是成一次函数关系。...

看完这篇文章，将会：1.使用scikit-learn实现多项式回归 2.创建一个模型，训练它，测试它，并使用它

看完这篇文章，将会：1.使用scikit-learn实现简单的线性回归 2.创建一个模型，训练它，测试它，并使用它。

决策树是什么？怎样利用决策树来帮助我们分类？怎样构建自己的决策树？决策树是一种类似流程图的结构，其中每个内部节点代表一个属性的“测试”(例如硬币翻转出现正面朝上或反面朝上)，每个分支代表测试的结果，每个叶节点代表一个类标签(在计算所有属性后做出的决策)。从根到叶的路径代表分类规则。......