本文介绍了Python中常用的机器学习算法，包括决策树、支持向量机和K近邻。通过Scikit-learn库展示了如何使用这些算法进行分类，并提供了相关代码示例，旨在帮助读者理解并应用这些学习器。
Python机器学习算法：探索多个学习器的用法
在Python的机器学习领域中，有许多强大的学习算法可供选择。这些学习算法可以应用于各种任务，例如分类、回归、聚类等。本文将介绍几个常用的学习器，并提供相应的Python代码示例，以帮助您更好地理解和使用这些算法。
- 决策树（Decision Tree）：决策树是一种基于树结构的监督学习算法，可用于分类和回归问题。它通过对数据集进行递归划分，构建一棵树来进行预测。下面是使用Scikit-learn库中的DecisionTreeClassifier进行分类的示例代码：
from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier
from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.
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