机器学习入门必备的10个经典算法（原理+复现+实验）被他讲得如此清晰！_哔哩哔哩_bilibili如文中或代码有错误或是不足之处，还望能不吝指正。

用Python建立机器学习模型，得益于Python生态下的包共享机制，机器模型构建的过程其实已经变得非常简单了，很多听起来牛逼的算法，其实根本不需要自己实现，甚至都不需要知道这些算法的具体原理。你只需要两步就能构建起自己的机器学习模型：明确你需要解决的问题是什么类型，以及知道解决该类型问题所对应的算法。从skicit-learn中调用相应的算法构建模型即可。是的！在机器学习领域，如果你只是抱着体验

前言k近邻法(k-nearestneighbor,k-NN）是一种基本分类与回归方法，是数据挖掘技术中原理最简单的算法之一，核心功能是解决有监督的分类问题。KNN能够快速高效地解决建立在特殊数据集上的预测分类问题，但其不产生模型。k近邻法的输入为实例的特征向量，对应与特征空间的点；输出为实例的类别，可以取多类。k近邻法三个基本要素：k值的选择、距离度量及分类决策规则。算法过程1计算训练样本和测试样

关注小夕并星标，解锁自然语言处理搜索、推荐与算法岗求职秘籍文|灵魂写手rumor酱美|人美心细小谨思密达斯坦福计算机系副教授、人工智能实验室主任、Coursera平台联合创始人、前百度首席科学家、机器学习入门必备网课

sklearn中使用LogisticRegressionLR模型是机器学习入门必备模型之一，scikit-learn(简称sklearn)作为机器学习领域最重要的库之一当然对这种基本模型已经支持的非常完整

一、机器学习入门必备知识上图是人工智能与机器学习、深度学习的关系以及随时间发展的演化图。