武子康

Python K-Means 聚类实现：基于 NumPy 广播计算欧式距离平方和（distEclud），在特征范围内均匀采样初始化质心（randCent），并使用 Pandas 统一容器 result

聚类算法 K-Means，梳理监督学习与无监督学习的差异（是否需要标签 Y），并给出聚类在客户细分、RFM 分析、图像/语音/视频压缩、异常检测等工程场景的落地路径。重点解释 K-Means 的关键概

Scikit-Learn 中使用逻辑回归时，max_iter 控制最大迭代次数，影响模型的收敛速度和精度。如果训练未收敛，可能会收到警告提示需要增大 max_iter。不过，过高的迭代次数可能导致过拟

但随着C的逐渐变大，正则化的强度越来越小，模型在训练集和测试集上表现呈现了上升趋势，直到C=0.8左右，训练集上的表现依然走高，但模型在未知数据集上的表现就开始下跌，这时候就是出现了过拟合。正则化参数

逻辑回归（Logistic Regression, LR）是机器学习中重要的分类算法，广泛应用于二元分类任务，如情感分析、疾病预测、垃圾邮件检测等场景。尽管其名字中有“回归”二字，实则是一种分类方法。

TL;DR 在使用最小二乘法求解线性回归时，多重共线性会影响模型稳定性，导致系数估计不可靠。解决方法包括使用正则化技术（如岭回归、Lasso回归）。通过引入正则化项，可以有效避免矩阵不可逆问题，稳定

岭回归（Ridge Regression）和Lasso回归（Lasso）是两种常用的线性回归正则化方法，用于解决机器学习中的过拟合和多重共线性问题。岭回归通过L2正则化项压缩回归系数，但不将其归零，适

线性回归（Linear Regression）的核心链路：用矩阵形式统一表示预测函数 y=Xw，将参数向量 w 作为唯一未知量；以损失函数刻画拟合误差，重点解释 SSE（残差平方和/误差平方和）

pandas DataFrame 与 NumPy 矩阵乘法手写多元线性回归（线性回归实现）。核心思路是将特征矩阵 X（包含一列全 1 作为截距）与标签 y 组成正规方程，通过 w=(X^TX)