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在 Python 中实现逻辑回归算法（Logistic Regression）可以使用纯 Python 编写，也可以利用 sklearn 等机器学习库。下面我会展示一个简单的手写实现和使用 sklearn 库的实现。1

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下面是一个完整的Python实现朴素贝叶斯（Naive Bayes）算法的代码示例，它涵盖了数据预处理、模型训练和预测等各个方面。import numpy as np import pandas as pd from sklearn.model_selec

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下面是一个包含 K最近邻（K-Nearest Neighbors, KNN） 算法实现的完整 Python 代码示例。该代码使用 scikit-learn 来加载数据集、训练 KNN 模型、进行预测、评估模型的表现，并进行简单的可视化

以下是一个包含 支持向量机（SVM）算法实现的完整 Python 代码示例。这个代码实现了 SVM 分类任务，并且使用了 sklearn 库来加载数据集、训练模型以及评估模型的性能。为了便于理解，我会将整个过程合并在一起，包括数据加载

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