此处开始介绍最常用的机器学习算法
1、解释这些算法如何从数据中学习以及如何预测
2、了解每个模型的复杂度如何变化
3、概述每个算法如何构造模型
4、说明每个算法的优缺点
5、讨论它们最适应哪类数据
6、讲解每个算法的分类以及回归两种形式
一些样本数据集
有一些数据集较小，而且是模拟时，其目的是强调算法的某个特定方面
1、一个模拟的二分类数据事例是forge数据集，它有两个特征，图像的第一个特征X[:,0]为x轴，第二个特征X[:,1]为y轴，y为样本标签，分为0和1，不同的标签用不同的形状表示，0是‘O’，1是‘△’
import mglearn
import matplotlib.pyplot as plt
X,y=mglearn.datasets.make_forge()
mglearn.discrete_scatter(X[:,0],X[:,1],y)
plt.legend(["Class 0","Class 1"],loc=4)
plt.xlabel("First feature")
plt.ylabel("Second feature")
print("X.shape:{}".format(X.shape))
X.shape:(26, 2)
plt.legend(["Class 0","Class 1"],loc=4)表示给图像加上图例，["Class 0","Class 1"]表示图标名称，loc="位置"，其中位置是可选的参数（例中loc=4，相当于loc="lower right"），如下
'best' : 0
| 'upper right' :1,
| 'upper left' : 2,
| 'lower left' : 3,
| 'lower right' : 4,
| 'right' : 5,
| 'center left' : 6,
| 'center right' : 7,
| 'lower center' : 8,
| 'upper center' : 9,
| 'center' : 10
除此之外，plt.legend()还有如下常用参数：
edgecolor：图例外框颜色
facecolor：图例框内填充颜色
title：图例标题
plt.legend(["Class 0","Class 1"],loc=4,title="forge",edgecolor="blue",facecolor="red")
plt.xlabel()表示横坐标名称
2、现在用模拟的wave数据集来说明回归算法。wave数据集只有一个输入特征和一个连续的目标变量，后者是模型想要预测的对象，下图中，单一特征位于x轴，回归目标（输出）位于y轴
import mglearn
import matplotlib.pyplot as plt
X,y=mglearn.datasets.make_wave(n_samples=40)
plt.plot(X,y,'o')
plt.ylim(-3,3)
plt.xlabel("Feature")
plt.ylabel("Target")
n_samples=40，表示样本数量为40个
plt.plot(X,y,'o')，第一个数据表示x轴数据，第二个数据表示y轴数据，第三个数据表示实心圈标记
format_string 有颜色字符，风格字符，和标记字符 ，这也是第三个数据全部字符格式
plt.ylim()表示图像所显示y轴的长度
