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机器学习实战通过精心编排的实例，切入日常工作任务，摒弃学术化语言，利用高效的可复用Python代码来阐释如何处理统计数据，进行数据分析及可视化。这里给出的代码适用于Python 3.6版的。

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机器学习领域包含多种算法，用于解决各种问题。以下是常见算法示例：监督学习算法：线性回归、逻辑回归、决策树、随机森林、支持向量机、朴素贝叶斯、K近邻算法；无监督学习算法：K均值聚类、层次聚类、高斯混合模

机器学习包括多种算法，用于解决不同类型问题。常见算法包括：监督学习算法如线性回归、逻辑回归、决策树、随机森林、支持向量机、朴素贝叶斯、K近邻算法，以及深度学习算法如神经网络；无监督学习算法如K均值聚类

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