主要按照李航的《统计学习方法》上的章节顺序，利用Python实现相关算法
简单的感知器模型实现(README简要说明了该模型的原理)
Done！
K邻近模型的实现
Done！
简要的朴素贝叶斯实现
Done！
简要的决策树实现(基于信息增益选择特征)
Done！
SVM (主要实现了基于SVM的递归特征消除方法，用于特征重要性排序)
Done！
梯度提升方法的实现(主要实现了Adaboost算法)
Done！
数据降维常用算法(非监督式的降维方法：PCA、NFM，以及监督式的降维方法：PLS、LDA)
in processing