概念
传统机器学习
从数据中学习统计规律的机器学习范式，涵盖分类、回归、聚类等任务，典型算法有SVM、随机森林、梯度提升树等。
时间轴 (近 90 天)
10月15日
当任务能用确定性规则、SQL查询、标准API、搜索算法或传统机器学习可靠解决时，引入LLM只会增加成本、延迟、安全暴露面和维护复杂度，不会带来更好的结果。
待验证50%
10月13日
Part 1 传统机器学习涵盖线性模型与梯度下降、监督学习方法、无监督学习方法，以及机器学习的最佳实践。
待验证50%
从数据中学习统计规律的机器学习范式，涵盖分类、回归、聚类等任务，典型算法有SVM、随机森林、梯度提升树等。
当任务能用确定性规则、SQL查询、标准API、搜索算法或传统机器学习可靠解决时，引入LLM只会增加成本、延迟、安全暴露面和维护复杂度，不会带来更好的结果。
Part 1 传统机器学习涵盖线性模型与梯度下降、监督学习方法、无监督学习方法，以及机器学习的最佳实践。