基于sklearn的Python机器学习作业源码，涵盖多种回归与分类算法，包含八个作业代码

简介：
本资源提供基于Python库sklearn的八份机器学习作业源码，内容丰富多样，涉及线性回归、逻辑回归、支持向量机等多种经典回归及分类算法。适合初学者深入理解和实践机器学习项目。 机器学习作业源码涵盖了基于sklearn的各种回归与分类算法的应用，包括八次作业的代码： 第一次作业：使用LinearDiscriminantAnalysis进行分类以及逻辑回归。 第二次作业：决策树应用。 第三次作业：MLPClassifier分类器及Perceptron线性分类器实现。 第四次作业：一维拟合、二维拟合和支持向量机（SVM）分类算法的应用。 第五次作业：多项式朴素贝叶斯分类器的使用。 第六次作业：GMM聚类算法实践。 第七次作业：AdaBoostClassifier分类器应用。 第八次作业：KMeans和KMedoids聚类方法。