本文是对线性SVM实践性理解，利用sklearn.svm中的LinearSVC。此外参考链接给出了几个较为详细的SVM原理理解。
对于这个练习，了解泛化误差中的方差和偏差
对于这个练习，我们将再次处理手写数字数据集，这次使用反向传播的前馈神经网络。 我们将通过反向传播算法实现神经网络代价函数和梯度计算的非正则化和正则化版本。 我们还将实现随机权重初始化和使用网络进行预测的方法。
本文运用逻辑回归对手写数字进行分类预测。。。。
本文主要是：通过练习，了解逻辑回归原理以及 代价函数、梯度下降相关理解，应用到分类任务中，正则化训练算法
本文主要是：通过练习，了解线性回归原理以及 代价函数、梯度下降相关理解
在本节内容，将深入理解两个基本概念: URLs 和 Forms。在这个过程中，我们还将学习其它很多概念，如创建可重用模板和安装第三方库。同时我们还将编写大量单元测试。
本文主要是：通过学习python处理糖尿病数据集的方法，了解数据集特征，已经线性回归在预测糖尿病中的应用…
本文主要是：新冠肺炎COVID-19 State Data Set的简单分析与处理
本文主要内容：简单讨论了项目的背景知识，然后学习Django的基础，包括模型，管理后台，视图，模板和路由等。