机器学习实践：监督学习
1、实验描述
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本实验通过scikit-learn工具包主要介绍了监督学习概念，并通过实验掌握监督学习中常见的回归和分类算法，理解分类和回归的区别，比较各类分类算法的优劣，能够理解调参在非线性分类中的重要性等内容
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实验时长：90分钟
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主要步骤
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监督学习简介
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广义线性回归模型简介
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最小二乘回归
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广义线性分类模型简介
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感知机
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支持向量机
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非线性支持向量机
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2、实验环境
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虚拟机数量：1
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系统版本：CentOS 7.5
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Python版本： Python 3.5
3、相关技能
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Python编程
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scikit-learn编程
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监督学习
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分类和回归
4、相关知识点
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监督学习
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广义线性回归模型
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广义线性分类模型
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非线性支持向量机
5、效果图
- 感知机模型预测的结果，使用matplotl
