*层次聚类是一种无监督聚类算法，通过在数据点之间构建层次化的聚类结构来进行数据分类和群组化。**层次聚类不需要预先指定聚类数量，而是根据数据之间的相似性来自动划分为不同的簇。层次聚类算法有两种主要的方法：凝聚聚类（Agglomerative Clustering）和分裂聚类（Divisive Clustering）。凝聚聚类（自底向上）：凝聚聚类从每个数据点作为一个簇开始，然后迭代地将最相似的簇合

逻辑回归的迭代收敛是指通过反复迭代优化算法，使模型的参数逐渐调整到最优值的过程。在训练逻辑回归模型时，我们需要通过最小化损失函数来找到最优的参数值。逻辑回归使用的是梯度下降算法来最小化损失函数。梯度下降算法通过不断调整模型参数来降低损失函数的值，直到达到最小值。迭代是必要的，因为在逻辑回归中，很难找到一个闭式解（解析解）来直接计算最优参数。相反，我们需要通过迭代的方式逐步优化模型参数。在每次迭代中

在逻辑回归中，权重（weights）和偏差（bias）是模型的参数，用于计算特征的线性组合以及决策边界。权重是逻辑回归模型中特征的系数，用于衡量每个特征对预测的影响程度。对于每个输入特征，都有一个对应的权重。权重值越大，表示该特征对分类结果的影响越大，权重值的正负则表示影响的方向。偏差是逻辑回归模型中的常数项，也称为截距(intercept)。它表示在没有任何特征输入时模型的基础预测。偏差相当于在

逻辑回归的迭代收敛是指通过反复迭代优化算法，使模型的参数逐渐调整到最优值的过程。在训练逻辑回归模型时，我们需要通过最小化损失函数来找到最优的参数值。逻辑回归使用的是梯度下降算法来最小化损失函数。梯度下降算法通过不断调整模型参数来降低损失函数的值，直到达到最小值。迭代是必要的，因为在逻辑回归中，很难找到一个闭式解（解析解）来直接计算最优参数。相反，我们需要通过迭代的方式逐步优化模型参数。在每次迭代中

在逻辑回归中，权重（weights）和偏差（bias）是模型的参数，用于计算特征的线性组合以及决策边界。权重是逻辑回归模型中特征的系数，用于衡量每个特征对预测的影响程度。对于每个输入特征，都有一个对应的权重。权重值越大，表示该特征对分类结果的影响越大，权重值的正负则表示影响的方向。偏差是逻辑回归模型中的常数项，也称为截距(intercept)。它表示在没有任何特征输入时模型的基础预测。偏差相当于在

图神经网络（Graph Neural Network，GNN）是一类用于处理图结构数据的神经网络模型。与传统的神经网络模型专注于处理向量形式的数据不同，GNN能够有效地捕捉图结构中的相邻节点之间的关系和全局拓扑信息。图神经网络的核心思想是通过节点之间的信息传递和聚合来更新节点的表示。在图中，每个节点可以存储一个特征向量，代表节点的属性或状态，同时还可以与其他节点通过边连接。GNN会通过迭代地聚合邻

逻辑回归是一种用于分类问题的统计学习方法。它被广泛应用于预测和分析二元变量的概率。逻辑回归的目标是根据给定的输入变量，将样本分为两个不同的类别。逻辑回归的基本原理是通过使用逻辑函数（也称为sigmoid函数）将线性回归模型的输出转换为概率值。逻辑函数将连续的输入映射到0到1之间的概率值。在逻辑回归中，输入变量的线性组合通过逻辑函数转换为一个概率值，表示样本属于某个类别的概率。逻辑回归模型的训练过程

特征选择（Feature Selection）和特征提取（Feature Extraction）是在机器学习和数据分析中常用的方法，用于减少特征维度、提取有用信息和改善模型性能。1.特征选择（Feature Selection）：特征选择是从原始数据集中选择最具有预测能力的特征子集的过程。通过特征选择，可以减少特征维度，提高模型的简洁性和解释性，并降低训练和预测的计算成本。过滤法（Filter）：

自注意力机制（Self-Attention）是一种利用输入序列内部的关系来计算所有位置之间的相关性的方法。它被广泛应用于自然语言处理领域，用于处理序列数据中不同位置之间的依赖关系。在自注意力机制中，通过计算每个位置与所有其他位置之间的相关性得分，以确定每个位置对其他位置的重要性。这些得分可用于加权聚合不同位置的特征表示，从而构建更具上下文信息的表示。在图神经网络中，自注意力机制可以被引入用于处理图

逻辑回归模型的损失函数通常使用对数似然损失函数（log loss）来衡量模型的拟合度。对于二分类问题，损失函数的表达式为： J(θ) = -1/m * ∑[y*log(h) + (1-y)*log(1-h)] 其中，θ表示要学习的参数，m表示样本数量，h表示预测值，y表示真实标签。