30分钟学会用scikit-learn的基本回归方法（线性、决策树、SVM、KNN）和集成方法（随机森林，Adaboost和GBRT）

本文主要参考了scikit-learn的官方网站  前言：本教程主要使用了numpy的最最基本的功能，用于生成数据，matplotlib用于绘图，scikit-learn用于调用机器学习方法。如果你不熟悉他们（我也不熟悉）,没关系，看看numpy和matplotlib最简单的教程就够了。我们这个教程的程序不超过50行 1. 数据准备 为了实验用，我自己写了一个二元函数，y=0.5*np.sin(x

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