本文系统介绍机器学习三大基础算法：线性回归（连续值预测）、逻辑回归（二分类）和K-Means聚类（无监督分组）。通过原理推导、流程图解和Python代码实现，阐明线性回归通过最小化MSE拟合预测值；逻辑回归应用Sigmoid函数将线性结果转为概率进行分类；K-Means基于距离迭代优化聚类中心。文章对比了三者的应用场景：线性回归适用于房价预测等连续输出任务，逻辑回归用于违约判断等二分类问题，K-M