一、机器学习常用库1. Scikit-learn简介：一个基于Python的机器学习库，专注于经典的机器学习算法。特点：提供了多种分类、回归、聚类和降维算法。具有统一的API，便于使用。集成了数据预处理、模型选择和评估等功能。应用：用于教育、数据分析和快速原型开发。2. NumPy简介：用于科学计算的Python库，支持大规模的多维数组和矩阵。特点：提供了许多数学函数来操作数组。高性能，适合进行数

一、机器学习常用库1. Scikit-learn简介：一个基于Python的机器学习库，专注于经典的机器学习算法。特点：提供了多种分类、回归、聚类和降维算法。具有统一的API，便于使用。集成了数据预处理、模型选择和评估等功能。应用：用于教育、数据分析和快速原型开发。2. NumPy简介：用于科学计算的Python库，支持大规模的多维数组和矩阵。特点：提供了许多数学函数来操作数组。高性能，适合进行数

机器学习周志华学习笔记-第9章

机器学习周志华学习笔记-第5章<神经网络>

Gin 是一个golang的微框架，封装比较优雅，API友好，源码注释比较明确，具有快速灵活，容错方便等特点。对于golang而言，web框架的依赖要远比Python，Java之类的要小。自身的net/http足够简单，性能也非常不错借助框架开发，不仅可以省去很多常用的封装带来的时间，也有助干团队的编码风格和形成规范。......

Python中的文件I/O是处理文件输入和输出的过程。文件I/O操作包括打开文件、读取文件内容、写入文件以及关闭文件等。Python提供了多种方式来执行这些操作，主要通过内置的open函数和文件对象的方法来实现。

机器学习周志华学习笔记-第3章<线性模型>

Python中函数定义、函数参数和返回值、作用域、闭包、魔法函数、函数变量方法注解等相关定义及其用法

回归任务：主要包括线性回归、决策树回归、支持向量回归、随机森林和梯度提升回归。适用于连续值预测问题，如房价预测、销售额预测等。特点：回归算法通常基于最小化误差，通过拟合一条最优曲线预测目标值。选择建议：数据量小时首选线性回归；数据量大且复杂时，随机森林和梯度提升是不错的选择。分类任务：包括逻辑回归、K近邻算法、支持向量机、决策树分类、随机森林分类、朴素贝叶斯分类。适用于离散值分类问题，如垃圾邮件识

机器学习周志华学习笔记-第10章