本项目主要记录一些机器学习实战的代码，后面会逐步更新各种机器学习算法模型的实现代码。

python版本：3.6.11

依赖库：numpy，sklearn，pandas，matplotlib

参考资料：《机器学习》 周志华

线性回归模型：机器学习(一)：深入解析线性回归模型

对数几率回归（逻辑回归）：机器学习(二)：理解并实现对数几率回归（logistic regression）

线性判别分析(LDA)：机器学习(三)：一文读懂线性判别分析（LDA）

PCA降维：机器学习(五)：深入浅出PCA降维

朴素贝叶斯： 机器学习(六)：朴素贝叶斯及拉普拉斯修正

感知机：机器学习(七)：解读感知机模型