📌 课程概述

本教程聚焦数据科学领域中进阶技术实践，涵盖以下核心模块：

  • 🧠 模型调优的黄金法则
  • ⚡ 分布式计算框架实战
  • 🤖 自动化机器学习（AutoML）
  • 🧪 高级特征工程方法

⚠️ 注意：本内容仅限技术探讨，所有案例均基于合法合规的数据集

📈 关键技术详解

📊 模型调优技巧

  1. 网格搜索 - 系统性参数组合测试
    模型调优技巧
  2. 随机搜索 - 智能参数空间采样
    参数优化方法
  3. 贝叶斯优化 - 基于概率的高效搜索
    贝叶斯优化原理

🧩 分布式计算框架

🛠️ 实战案例库

  1. 时间序列预测 - 使用 Prophet 实现季节性趋势建模
  2. 图神经网络 - 社交网络分析的深度学习方案
  3. 联邦学习 - 跨机构数据协作的隐私保护技术
    联邦学习架构

🌐 扩展学习路径

如需掌握更基础的机器学习概念，建议先学习：
tutorials/data-science/Machine_Learning_Basics
或探索我们的 数据可视化专题 课程