前期做过的一些机器学习项目整理
这个项目是刚接触机器学习的时候，尝试利用pipline对常用机器学习算法建立统一的流程，实现如下功能：
1、算法参数调节；
2、数据特征选择；
3、结果预测；
前端网站是用jsp写的，向后端传递参数、调用python模型运行的结果。
后端在sklearn的基础上，直接调用相关算法模型，然后利用GridSearchCV搜索最优参数，运行时间稍微长点，也算是最简单的AutoML了哈。
后端模型设置了如下几种算法：MLPC、AdaBoost、LR、RF、SVM、GBDT、Bagging、KNN、DT、GNB等。
常用的工具模块，包括上面FoolAlgorithm中用到的一些数据预处理、分类模型等，还包括：
1、常用文本分析、textRank等；
2、数据库连接；
3、画图；
4、常用回归分析；
5、常用聚类等；