机器学习经典分类算法

主要有如下部分：1.如何安装Python 和相关机器学习的库模块； 2.如何用数据库里面的数据; 3. 用不同的机器学习算法对数据库里的数据进行分类预测并比较各种预测算法的准确性； 4. 选择最优算法进行预测

# Load libraries
import pandas
# from pandas.tools.plotting import scatter_matrix
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn import model_selection
from sklearn.metrics import classification_report
from sklearn.metrics import confusion_matrix
from sklearn.metrics import accuracy_score
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier
from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier
from sklearn.discriminant_analysis import LinearDiscriminantAnalysis
from sklearn.naive_bayes import GaussianNB
from sklearn.svm import SVC

# Load dataset
url = “https://archive.ics.uci.edu/ml/machine-learning-databases/iris/iris.data“
names = [‘sepal-length‘ ‘sepal-width‘ ‘petal-length‘ ‘petal-width‘ ‘class‘]
dataset = pandas.read_csv（