（python源码）基于python的机器学习算法实现，包括许多机器学习方法，如：SVM，rfr, gbr等

基于Python的机器学习算法确实涵盖了许多不同的技术，包括但不限于支持向量机（SVM）、随机森林回归（RFR）和梯度提升回归（GBR）。下面我将分别简要介绍这三种算法。 支持向量机（Support Vector Machine, SVM） SVM是一种监督学习算法，主要用于分类问题，也可以应用于回归问题和异常检测。它的工作原理是尝试找到一个超平面，能够将数据划分为不同的类别，同时使得这个超平面到最近的数据点的距离（也就是间隔）最大化。在SVM中，那些距离超平面最近的数据点被称为“支持向量”，因为它们对确定超平面的位置起到了关键作用。 Python中，可以使用scikit-learn库中的SVC或SVR类来实现SVM分类或回归。 随机森林回归（Random Forest Regression, RFR） RFR是一种基于决策树的集成学习算法，主要用于回归问题。它通过构建多棵决策树，并集成它们的预测结果来做出最终预测。每棵决策树都是在原始数据集的一个随机子集上训练的，并且在这个子集的特征空间中也是随机选择特征进行分裂的。这种随机性有助于减少过拟合，并提高模型的泛化能力。