机器学习优化方法知识点
数据类别不平衡怎么处理？
原题什么是过拟合，解决过拟合的方法有哪些？
原题什么是欠拟合，解决欠拟合的方法有哪些？
原题正则化的本质以及常用正则化手段？
原题L范数的作用？
原题Dropout的作用？
原题如何找到让F1最高的分类阈值？
原题L1正则为什么比L2正则更容易产生稀疏解?
原题梯度爆炸和梯度消失产生的原因及解决方法?
原题数据EDA逻辑（Exploratory Data Analysis）？
原题什么是PEFT技术？
原题什么是哈达玛积，在AI领域有哪些典型应用？
原题什么是机器学习中的鞍点？
原题正则化为什么可以防止过拟合？
原题深度学习中正则化作用是什么？正则化方法都有哪些？
原题介绍一下深度学习正则化中的L1正则化和L2正则化的区别？
原题如何在AI模型中加入先验知识？
原题混合专家模型(MoE)和集成学习有哪些异同？
原题稀疏模型和稠密模型有哪些异同？
原题此处“稀疏模型”指条件激活模型，不指权重稀疏。
在机器学习中降维的方法都有哪些？
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