R语言使用caret包构建xgboost模型（xgbDART算法、使用的dropout思想）构建回归模型、通过method参数指定算法名称、通过trainControl函数控制训练过程

R语言使用caret包构建bagged法CART回归模型（Bagged CART Tree ）构建回归模型、通过method参数指定算法名称、通过trainControl函数控制训练过程

R语言使用caret包的train函数构建xgBoost Dart模型、模型调优、自定义设置trainControl函数和tuneLength参数

R语言使用caret包的train函数构建adaboost模型、模型调优、自定义设置trainControl函数和tuneLength参数

R语言使用ranger包的ranger函数构建随机森林模型（random forest）

掌握使用Transformer构建语言模型的实现过程

R语言使用lmPerm包应用于线性模型的置换方法（置换检验、permutation tests）、使用lm模型构建多元线性回归模型、使用lmp函数生成置换检验多元线性回归模型

R语言使用caretEnsemble包的caretStack函数把多个机器学习模型融合成一个模型、构建融合（集成）预测模型、使用融合模型进行预测推理

R语言使用DALEX包的variable_importance函数对caret包生成的多个算法模型进行特征重要度分析并可视化对比差异

R语言使用riskRegression包的FGR函数构建生存资料的竞争风险回归模型、使用pec包的cindex函数计算化多时间竞争风险生存资料的C-index

R语言使用kernlab包中的ksvm函数构建支持向量机SVM模型(Support vector machines)、使用RBF核函数、使用table函数计算混淆矩阵评估分类模型性能