写在开头：今天开始逻辑回归的内容分享，仍然是参考学习公众号机器学习实验室的思路和内容，尽量在实现的环节多加一些自己的思考，吸收一下。 内容安排 线性回归（一）、逻辑回归（二）、K近邻（三）、决策树值ID3（四）、CART（五）、感知机（六）、神经网络（七）、线性可分支持向量机（八）、线性支持向量机（九）、线性不可分支持向量机（十）、朴素贝叶斯（十一）、Lasso回归（十二）、Ridge岭回归（十三）等。 今天就是从逻辑回归的内容进行分享，逻辑回归的思想其实在现实生活中很常见，比如通过一段编程的能

写在开头：今天将跟着昨天的节奏来分享一下线性支持向量机。 内容安排 线性回归（一）、逻辑回归（二）、K近邻（三）、决策树值ID3（四）、CART（五）、感知机（六）、神经网络（七）、线性可分支持向量机（八）、线性支持向量机（九）、线性不可分支持向量机（十）、朴素贝叶斯（十一）、Lasso回归（十二）、Ridge岭回归（十三）等。 昨天再分享线性可分支持向量机的时候，大家不免会发现其既定前提是数据线性可分，但实际生活中对于线性可分的数据来说还是比较少，那么如何在线性可分支持向量机的基础上进行改机使