吴恩达：机器学习的六个经典核心算法永不过时。随着人工智能技术爆炸增长，吴恩达团队表示，机器学习领域有些经典的算法在历史的演变中经得起时间的考验。(线性回归、逻辑回归、决策树、K-Means聚类、神经网络、梯度下降)
如果你想深入了解经典机器学习算法的原理及其代码实现，那么这个项目将非常适合你。这个项目是一个集合了传统机器学习算法和深度学习算法的库。它包括线性回归，逻辑回归，决策树，K-means，感知机网络等算法。项目的目标是提供一个易于使用，同时又具有高度可定制性的机器学习库。通过经典实现回归，分类，聚类等任务。
项目的结构清晰且易于理解。每个算法都有一个单独的文件夹，文件夹的名字就是算法的名称。每个文件夹下都有两个Python文件：
(模型名称)_main_run.py：这个文件主要负责数据的加载，预处理，模型的训练，预测以及结果的展示。它为用户提供了一个方便的使用界面，用户可以通过这个文件快速地使用该算法。
(模型名称).py：这个文件是算法的核心实现。它包括模型的训练和预测功能。这个文件为那些希望深入了解算法工作原理的用户提供了详细的实现。
使用这个库非常简单。首先，你需要安装所需的依赖项。然后，你可以直接运行(模型名称)_main_run.py文件来使用该算法。例如，如果你想使用线性回归算法，你可以运行LinearRegression_main_run.py文件就可以得到相关算法对波士顿房价数据集的预测结果
1.在运行任何模型之前，请确保你的数据已经正确地加载和预处理。
2.对于深度学习模型，可能需要较长的训练时间，取决于你的数据大小和硬件配置。
3.请确保你的环境满足所有依赖项的要求。
4.如果相要知道算法的原理，需要掌握一定的线性代数、概率论与统计、高等数学、机器学习基本原理、一定的python代码基础能力。
我们欢迎任何形式的贡献，包括但不限于：新的算法实现，bug修复，性能优化，文档改进等。你可以通过Github仓库进行贡献，我们会在收到后尽快处理。