在Python的src（源码）中实现一个简单的机器学习算法。

以下是一个简单的机器学习算法示例，在Python中使用源码实现。这个算法是一个二分类器，基于逻辑回归来分类数据。让我们使用一个示例数据集，这个数据集包含了两个特征和一个目标标签。

### 1. 数据集

首先，让我们创建一个示例数据集。这个数据集是一个二维的数据集，每个样本都有两个特征（x1和x2）和一个目标标签（y）。我们将使用该数据集训练我们的机器学习算法来分类新样本。

import numpy as np

# 创建示例数据集
X = np.array([[1, 2], [2, 1], [2, 3], [3, 4], [4, 3], [3, 1]])
y = np.array([0, 0, 0, 1, 1, 1])

### 2. 逻辑回归模型

接下来，我们将实现逻辑回归模型。逻辑回归是一种广泛应用于分类问题的机器学习算法。它使用一个S字形的逻辑函数来估计样本属于某个类别的概率。

class LogisticRegression:
    def __init__(self, learning_rate=0.01, num_iterations=1000):
        self.learning_rate = learning_rate
        self.num_iterations = num_iterations
        self.weights = None
        self.bias = None
    
    def _sigmoid(self, z):
        return 1 / (1 + np.exp(-z))
    
    def _loss(self, h, y):
        return (-y * np.log(h) - (1 - y) * np.log(1 - h)).mean()
    
    def fit(self, X, y):
        num_samples, num_features = X.shape

        # 初始化权重和偏置
        self.weights = np.zeros(num_features)
        self.bias = 0

        # 梯度下降
        for _ in range(self.num_iterations):
            linear_model = np.dot(X, self.weights) + self.bias
            predictions = self._sigmoid(linear_model)

            # 计算梯度
            dw = (1 / num_samples) * np.dot(X.T, (predictions - y))
            db = (1 / num_samples) * np.sum(predictions - y)

            # 更新权重和偏置
            self.weights -= self.learning_rate * dw
            self.bias -= self.learning_rate * db
    
    def predict(self, X):
        linear_model = np.dot(X, self.weights) + self.bias
        predictions = self._sigmoid(linear_model)
        return [1 if p >= 0.5 else 0 for p in predictions]

### 3. 使用示例

现在，我们将使用这个逻辑回归模型来拟合我们的示例数据集，并对新样本进行分类。

# 创建并拟合逻辑回归模型
model = LogisticRegression()
model.fit(X, y)

# 对新样本进行预测
new_samples = np.array([[1, 1], [4, 4]])
predictions = model.predict(new_samples)

print(predictions)

输出结果将为[0, 1]，这意味着 个新样本被预测为类别0，第二个新样本被预测为类别1。

这是一个简单的机器学习算法示例。逻辑回归是一种较为简单但实用的分类算法，可以帮助我们在给定特征的情况下预测样本的类别。在实践中，我们可以使用更复杂的算法和更大规模的数据集来解决真实世界的问题。