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第一周 机器学习（ML）策略（1）（ML strategy（1））

1.1 为什么是 ML 策略？（Why ML Strategy?）chevron-right1.2 正交化（Orthogonalization）chevron-right1.3 单一数字评估指标（Single number evaluation metric）chevron-right1.4 满足和优化指标（Satisficing and optimizing metrics）chevron-right1.5 训练/开发/测试集划分（Train/dev/test distributions）chevron-right1.6 开发集和测试集的大小（Size of dev and test sets）chevron-right1.7 什么时候该改变开发/测试集和指标？（When to change dev/test sets and metrics）chevron-right1.8 为什么是人的表现？（ Why human-level performance?）chevron-right1.9 可避免偏差（Avoidable bias）chevron-right1.10 理解人的表现（Understanding human-level performance）chevron-right1.11 超过人的表现（Surpassing human- level performance）chevron-right1.12 改善你的模型的表现（Improving your model performance）chevron-right
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