svm_classification是一个通用的svm模型训练框架，稍加修改即可变成一个通用的机器学习模型训练框架。方便快速训练机器学习模型，可重复使用，避免重复写代码。

利用逻辑回归的方法对鸢尾花数据集进行分类

逻辑回归做二分类进行癌症预测(基于细胞的属性特征)

构建基于逻辑回归的评分卡模型

通过阅读网上的资料代码，进行自我加工，努力实现常用的机器学习算法。实现算法有KNN、Kmeans、EM、Perceptron、决策树、逻辑回归、svm、adaboost、朴素贝叶斯

Pytorch、Scikit-learn实现多种分类方法，包括逻辑回归（Logistic Regression）、多层感知机（MLP）、支持向量机（SVM）、K近邻（KNN）、CNN、RNN，极简代码适合新手小白入门，附英文实验报告（ACM模板）

用Python实现SVM多分类器