传统的机器学习任务从开始到建模的一般流程就是：获取数据——》数据预处理——》训练模型——》模型评估——》预测，分类。
sklearn库是用面向对象的思想来使用的。
每种算法都是一个对象，只有在实例化之后才可以对数据学习和预测。
标量，向量，矩阵与张量
1、标量
一个标量就是一个单独的数，一般用小写的的变量名称表示。
2、向量
一个向量就是一列数，这些数是有序排列的。用过次序中的索引，我们可以确定每个单独的数。通常会赋予向量粗体的小写名称。当我们需要明确表示向量中的元素时，我们会将元素排列成一个方括号包围的纵柱：
我们可以把向量看作空间中的点，每个元素是不同的坐标轴上的坐标。
3、矩阵
矩阵是二维数组，其中的每一个元素被两个索引而非一个所确定。我们通常会赋予矩阵粗体的大写变量名称，比如A。 如果一个实数矩阵高度为m，宽度为n，那么我们说
。
矩阵这东西在机器学习中就不要太重要了！实际上，如果我们现在有N个用户的数据，每条数据含有M个特征，那其实它对应的就是一个N*M的矩阵呀；再比如，一张图由16*16的像素点组成，那这就是一个16*16的矩阵了。现在才发现，我们大一学的矩阵原理原来这么的有用！要是当时老师讲课的时候先普及一下，也不至于很多同学学矩阵的时候觉得莫名其妙了。
4、张量
几何代数中定义的张量是基于向量和矩阵的推广，通俗一点理解的话，我们可以将标量视为零阶张量，矢量视为一阶张量，那么矩阵就是二阶张量。 例如，可以将任意一张彩色图片表示成一个三阶张量，三个维度分别是图片的高度、宽度和色彩数据。
其中，
表示参数值矩阵，x表示特征向量矩阵
tensorflow 警告等级改变
