期末考试前复习了这学期机器学习学习的几种算法（包含线性回归，逻辑回归，神经网络，决策树，K近邻，朴素贝叶斯，K均值聚类，支持向量机），发现自己差的还很远。在这里简单把复习的时候整理的代码存档一下。也希望对大家有一些帮助。代码都实测运行过，笔者用的是spyder编译器。线性回归#线性回归import numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltk...

首先我们先对什么连通图做一个基本了解连通图：

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