文件包含一个数据集（csv文件）和一个可执行代码（py文件），是对红酒数据集的分类训练与测试。可作为人工智能、机器学习初学者的学习资料。 模型训练基于逻辑回归算法，数据集和测试集按照8:2的比例进行划分。 数据集前11列为红酒的属性，最后一列是红酒的分类标签，此处红酒总共有六类（标签分别为3、4、5、6、7、8），每一行为一个红酒样本。通过对机器学习分类模型输入特征值，得出此红酒的种类。 需要Python版本3.8及以上；需要引入第三方库pandas和sklearn。

机器学习之回归算法代码部分

1. 梯度下降算法： 2. 特征和多项式回归（Features and Polynomial Regression）：有的时候某些有关系的特征可以联系起来用一个

2-回归算法.7z

题目二：回归算法 要 求：（1）撰写一份word文档，里面包括（常见的回归算法、基于实例的算法具体细节）章节。 （2）常见的回归算法包括：最小二乘法（Ordinary Least Square），逻辑回归（Logistic Regression），逐步式回归（Stepwise Regression），多元自适应回归样条（Multivariate Adaptive Regression Splines）以及本地散点平滑估计（Locally Estimated Scatterplot Smoothing），请选择一个算法描述下算法核心思想 （3）随意选用一个实例实现你所选择的回归算法。

资源包含Logistic回归算法，以及一个应用实例：预测病马死亡率。可直接执行。

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资源详细介绍可以看我的博客： 算法笔记（11）逻辑回归算法及Python代码实现 https://blog.csdn.net/li1873997/article/details/124810682

系统实现的功能主要包括数据获取、数据分析及预测、数据展示、聚类分析、K线图可视化。