ผมหาอัลก้อริทึมไม่ได้คับ ว่ามันทำงานยังไง อันที่ //.... อันนี้ผมหาได้แล้วบางส่วนแต่ที่เหลือผมหาไม่ได้ อะคับ
ใครที่รู้หรือทำได้ ช่วยผมหน่อยยนะคับ^^  (ขอบคุณอย่างสูง...)

print(__doc__)
import numpy as np  //นำเข้า package numpy เพื่อใช้ในการคำนวณทางด้านคณิตศาสตร์และ วิทยาศาสตร์โดยเปลี่ยนชื่อเป็น np
import matplotlib.pyplot as plt  //นำเข้า package matplotilb เพื่อใช้ในการสร้างกราฟ โดยเปลี่ยนชื่อ เป็น plt
from matplotlib.collections import LineCollection   //นำเข้าโมดูล matplotlib.collections  โดยนำฟังก์ชัน LineCollection มาใช้งาน
from sklearn.linear_model import LinearRegression  //นำเข้าโมดูล sklearn.linear_model collections  โดยนำฟังก์ชัน LinearRegression
from sklearn.isotonic import IsotonicRegression  //นำเข้าโมดูล sklearn.isotonic  โดยนำฟังก์ชัน IsotonicRegression
from sklearn.utils import check_random_state  //นำเข้าโมดูล sklearn.utils โดยนำฟังก์ชัน check_random_state  
n = 100
x = np.arange(n)
rs = check_random_state(0)
y = rs.randint(-50, 50, size=(n,)) + 50. * np.log(1 + np.arange(n))
###########################################
#Fit IsotonicRegression and LinearRegression models
ir = IsotonicRegression()
y_ = ir.fit_transform(x, y)
lr = LinearRegression()
lr.fit(x[:, np.newaxis], y)  # x needs to be 2d for LinearRegression

############################################
# plot result

segments = [[[i, y], [i, y_]] for i in range(n)]
lc = LineCollection(segments, zorder=0)
lc.set_array(np.ones(len(y)))
lc.set_linewidths(0.5 * np.ones(n))

fig = plt.figure()
plt.plot(x, y, 'r.', markersize=12)
plt.plot(x, y_, 'g.-', markersize=12)
plt.plot(x, lr.predict(x[:, np.newaxis]), 'b-')
plt.gca().add_collection(lc)
plt.legend(('Data', 'Isotonic Fit', 'Linear Fit'), loc='lower right')
plt.title('Isotonic regression')
plt.show()