线性回归、逻辑回归、K-Means聚类是机器学习入门三大经典算法，根据有无标签、任务目标分为三类：线性回归做连续值预测、逻辑回归做二分类、聚类无标签自动分组。带标签预估数值选线性回归，带标签区分两类选逻辑回归，无标签数据自主分类选用K-Means聚类。流程：特征输入→线性运算→Sigmoid转概率→交叉熵损失优化→概率判别分类。流程：导入数据→初始化参数→计算预测误差→梯度下降更新权重→收敛后完成