将 8×8 手写数字图展开为 64 维特征，保持原示例的固定半数划分和 SVC 参数，再用分类报告与混淆矩阵理解识别错误。

以 scikit-learn 完整示例为基础，区分单样本调用、批量摊销时间和吞吐量，检查数据准备、计时分位数、特征维数及实验可复现边界。

复盘官方完整空间回归示例，从合成图像和两折搜索到权重逆变换，解释预处理泄漏、均值池化系数尺度与图形解读边界。

通过三簇、四簇合成数据完整比较 DBSCAN 与 HDBSCAN，展示统一缩放、多密度簇、min_cluster_size、min_samples 和单连接树截断的效果。

用精确率、召回率与评分耗时共同挑选SVC参数，准确区分候选均值波动与折间标准差，并补上空集和NaN处理。

生成带已知系数的合成回归数据，加入偏离主趋势的点，对比普通最小二乘与 RANSAC，并理解内点掩码和拟合结果的适用边界。

完整保留官方实例的数据准备、随机缺失、零值/均值/近邻/迭代插补、四折评估与绘图过程，解释折内拟合和误差条的适用边界。

完整说明标签置换、交叉验证零分布与经验 p 值，并区分检测到关联、实际预测价值和数据独立性。

从自行车数据的时间切分和两套预处理出发，比较PDP、ICE、交互约束、二维与三维图，并明确图形解释、测试集选择和网格敏感性的限制。

完整保留随机森林的重要性比较、Spearman 层次分组、每簇保留一列与重新训练流程，解释相关特征的可替代性，并明确全量 X 筛选带来的验证限制。