Machine-Learning-Exercise-1 项目名称：乳腺癌诊断分析项目； 项目目标：针对乳腺癌诊断结果，分析给定数据，利用特征数据判断乳腺癌的患病概率； 项目数据：美国威斯康星州的乳腺癌诊断数据集，医疗人员采集了患者乳腺肿块经过细针穿刺 (FNA) 后的数字化图像，并且对这些数字图像进行了特征提取，这些特征可以描述图像中的细胞核呈现； 采用模型：支持向量机，决策树，随机森林，逻辑回归，K邻近算法； 学习结果：通过网格搜索，衡量各模型在各超参取值下的最优情况，选择随机森林为最优模型；