Python 潮流周刊#51：用 Python 绘制美观的图表
探索 Python 精彩：从 Streamlit 的交互式图表到 TensorFlow 的衰落，深入学习项目如 parlertts 和 FunClip，以及 Python 资源，包括 UXsim 交通模拟和 The-Python-Graph-Gallery。提升技能，紧跟 Python 周刊，打造竞争优势。[[1](https://xiaobot.net/p/python_weekly)] [[9](https://xiaobot.net/p/python_weekly)]
机器学习算法简介：从线性回归到深度学习
【5月更文挑战第30天】本文概述了6种基本机器学习算法：线性回归、逻辑回归、决策树、支持向量机、随机森林和深度学习。通过Python示例代码展示了如何使用Scikit-learn、statsmodels、TensorFlow库进行实现。这些算法在不同场景下各有优势，如线性回归处理连续值，逻辑回归用于二分类，决策树适用于规则提取，支持向量机最大化类别间隔，随机森林集成多个决策树提升性能，而深度学习利用神经网络解决复杂模式识别问题。理解并选择合适算法对提升模型效果至关重要。