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在 Python 中实现逻辑回归算法（Logistic Regression）可以使用纯 Python 编写，也可以利用 sklearn 等机器学习库。下面我会展示一个简单的手写实现和使用 sklearn 库的实现。1

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下面是一个完整的Python实现朴素贝叶斯（Naive Bayes）算法的代码示例，它涵盖了数据预处理、模型训练和预测等各个方面。import numpy as np import pandas as pd from sklearn.model_selec

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下面是一个包含 K最近邻（K-Nearest Neighbors, KNN） 算法实现的完整 Python 代码示例。该代码使用 scikit-learn 来加载数据集、训练 KNN 模型、进行预测、评估模型的表现，并进行简单的可视化

以下是一个包含 支持向量机（SVM）算法实现的完整 Python 代码示例。这个代码实现了 SVM 分类任务，并且使用了 sklearn 库来加载数据集、训练模型以及评估模型的性能。为了便于理解，我会将整个过程合并在一起，包括数据加载

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随机森林（Random Forest）是一种集成学习方法，通过构建多个决策树并结合它们的预测结果来提高模型的准确性和稳定性。下面是一个使用Python实现随机森林算法的示例。我们将使用scikit-learn库，它提供了方便的接口来实现随机森林。首先，确