proposal.detail
提议
Classical Machine Learning Fundamentals: Baselines, Features, Metrics, and Leakage
这是一场关于经典机器学习基础的实用型两小时讲座，重点涵盖基准（Baselines）、特征（Features）、指标（Metrics）和数据泄露（Leakage）。与会者将深入探讨具体的工程权衡，回顾相关案例，并获得一份可直接应用于实际团队项目的检查清单。
简介 · 2 小时 · 2026年十一月3 · 2026年六月3
描述
section.description这是一场为期两小时的“经典机器学习基础”实战课程，重点涵盖基准测试（Baselines）、特征工程（Features）、评估指标（Metrics）和数据泄露（Leakage）。参与者将深入探讨具体的工程权衡，通过案例分析进行学习，并获得一份可直接应用于实际团队项目的检查清单。
受众：希望参加实战工程课程而非语言入门导览的初级及中级开发人员。
学习成果：
- 阐述经典机器学习基础的实际应用边界
- 在小型工作示例中应用基准测试
- 在小型工作示例中应用特征工程
- 在小型工作示例中应用评估指标
形式：两小时课程，包含简短的框架引导、具体案例演示、权衡讨论，以及用于实践的结课检查清单。