15 分钟带你入门 sklearn 与机器学习（分类算法篇）

（给算法爱好者加星标，修炼编程内功）本文来自「AI算法之心」作者何从庆投稿导读】众所周知，Scikit-learn（以前称为scikits.learn）是一个用于Python编程语言的免费软件机器学习库。它具有各种分类，回归和聚类算法，包括支持向量机，随机森林，梯度增强，k-means和DBSCAN，旨在与Python数值和科学库NumPy和SciPy互操作。本文将带你入门常见的机器学习分类算法——逻辑回归、朴素贝叶斯、KNN、SVM、决策树。逻辑回归 (Logistic regression)逻辑回归，尽管他的名字包含"回归"，却是一个分类而不是回归的线性模型。逻辑回归在文献中也称为logit回归，最大熵分类或者对数线性分类器。下面将先介绍一下sklearn中逻辑回归的接口：class sklearn.linear_model.LogisticRegression(penalty='l2', dual=False, ………………………………