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机器学习算法地图:从 0 到能选型、能解释、能上线

总时长:50 分钟

讲清楚可解释性、鲁棒性、训练速度的优势。把 L1/L2 当成“约束模型复杂度”,并结合特征工程:稀疏特征、one-hot、交叉特征怎么做更有效。

机器学习算法地图:从 0 到能选型、能解释、能上线

6 Lessons • 总时长:50 分钟

1

分类/回归/聚类/异常检测怎么选才不翻车

0:08

2

逻辑回归、SVM、正则化是工业界老牌神器

10:00

3

决策树、随机森林、XGBoost/LightGBM 为啥这么能打

10:00

4

无监督与表示学习:聚类、降维、向量化——让数据“可用”

10:00

5

评估与指标:你选的指标决定你上线后的命运

10:00

6

从实验到上线:数据泄漏、漂移、监控、回滚是 ML 的生死线

10:00