本文系统介绍了机器学习中常见的正则化技术与算法。主要包含：1）欠拟合与过拟合概念及其解决方法，重点讲解L1/L2正则化原理；2）岭回归和拉索回归的实现及区别；3）逻辑回归的分类原理；4）K-means聚类算法流程与实现。通过代码示例展示了sklearn中相关API的使用方法，帮助理解如何应用这些技术解决实际问题。文章强调正则化在平衡模型偏差和方差中的关键作用，并比较了不同算法的优劣势。

Python迭代器与生成器对比指南 摘要：本文系统介绍了Python中迭代器与生成器的核心概念与应用。迭代器是通过实现__iter__()和__next__()方法的对象，适合自定义遍历逻辑；生成器则是使用yield实现的特殊迭代器，具有惰性求值特性。关键区别在于：迭代器需要手动维护状态，生成器自动保存执行状态；迭代器适合精细控制，生成器更简洁高效，特别适合处理大数据流和文件读取。文中提供了数字范

本文系统介绍了机器学习中的特征降维与分类算法。主要内容包括：1. 特征降维技术（特征选择、PCA），通过方差过滤、相关性分析和主成分分析降低数据维度；2. KNN分类算法，详述距离度量、K值选择和算法优缺点；3. 模型调优方法，包括多种交叉验证技术和超参数搜索策略；4. 朴素贝叶斯分类原理，涵盖贝叶斯定理、条件独立性假设和拉普拉斯平滑。文章通过代码示例展示了各技术的实际应用，为机器学习分类任务提供