范数是来衡量向量大小的一个指标，从形式上 $L^p$ 范数定义如下：
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Regularization
正则化
正则化在机器学习中非常的重要，其是模型选择的典型方法。正则化不能提高模型在数据集上的效果，但是能提高泛化能力，解决过拟合问题。
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K-Means
K 均值聚类
K-Means 算法是无监督聚类算法，实现简单，聚类效果也不错，所以应用广泛。
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Bayesian Linear Regression
贝叶斯线性回归
之前整理过线性回归是从频率统计的角度来解释的，本文通过贝叶斯学派的观点重新解释一下线性回归模型。我们使用概率分布而非点估计来构建线性回归，因变量 $y$ 不是被估计的单个值，而是假设从一个分布中提取而来。贝叶斯线性回归模型如下：
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332. Reconstruct Itinerary
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380. Insert Delete GetRandom O(1)
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