机器学习教程

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随机森林回归的工作原理、失效场景，以及如何评估、调优与解释。包含 Python 实现与模型比较框架。

了解什么是零样本分类、其与 NLI 模型的底层原理、与小样本和微调的对比，以及如何用 Hugging Face Transformers 落地应用。

避开模型漂移的陷阱，并查阅我们关于数据漂移监控的实用指南。

一份关于核技巧的概念指南——它是什么、如何赋能 SVM 与其他核方法，以及在何时优先于其他非线性建模方法使用。

关于机器学习正则化的实用概览——它是什么、如何工作、以及何时使用 L1、L2 与 Elastic Net 来构建具备泛化能力的模型。