适合补充什么
监督/无监督算法、Pipeline、数据泄漏、交叉验证、概率校准和特征重要性。 本站的差距判断是对照现有笔记后的编辑分析，不是该课程对本站的认可。
访问与学习条件
公开指南与源码可读；本次未安装或运行 Python 示例。官网发布版和 main 快照不是同一版本。
核验过的阅读入口
- doc/common_pitfalls.rst
- doc/modules/compose.rst
- doc/modules/linear_model.rst
- doc/modules/ensemble.rst
- doc/modules/clustering.rst
- doc/modules/decomposition.rst
- doc/modules/cross_validation.rst
- doc/modules/calibration.rst
- doc/modules/permutation_importance.rst
- examples/applications/plot_time_series_lagged_features.py
日期与版本
固定快照 2f7da7445dc5a8038fe863997aa2beb3ad03f0d4；最近分支提交 2026-10-07T05:53:43Z，最近 push 2026-10-07T05:53:43Z。这是仓库时间，不能用作课程发布日期。
许可与复用
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