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坏样本归因：样本构建与模型训练

共计 30 章节
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01
坏样本定义
什么是坏样本 · 坏样本的类型（噪声 · 异常
坏样本定义什么是坏样本
02
数据采集与标注
数据采集常见陷阱 · 标注一致性 · 标注人员偏差
数据采集标注
03
数据清洗基础
缺失值处理（删除 · 填充 · 插值）
数据清洗基础缺失值处理
04
标签噪声检测
交叉验证法 · 模型置信度法 · 学习曲线法
标签噪声检测交叉验证法
05
特征噪声检测
特征分布分析 · 特征相关性异常 · 特征重要性漂移
特征噪声检测特征分布分析
06
样本分布偏移
训练集与测试集分布差异 · 协变量偏移 · 标签偏移
样本分布偏移训练集
07
数据泄露
时间泄露 · 特征泄露 · 分组泄露
数据泄露时间泄露
08
样本权重与重采样
欠采样 · 过采样 · SMOTE
样本权重重采样
09
数据增强与合成
图像增强 · 文本增强 · 表格数据增强
数据增强合成
10
模型鲁棒性训练
对抗训练 · 标签平滑 · 置信度惩罚
模型鲁棒性训练对抗训练
11
主动学习
不确定性采样 · 多样性采样 · 查询策略
主动学习不确定性采样
12
半监督学习
自训练 · 协同训练 · 一致性正则化
半监督学习自训练
13
弱监督学习
启发式规则 · 远程监督 · 数据编程
弱监督学习启发式规则
14
模型诊断工具
学习曲线 · 验证曲线 · 残差分析
模型诊断工具学习曲线
15
特征重要性分析
Permutation Import… · SHAP · LIME
特征重要性分析Permutation
16
错误分析
混淆矩阵 · 分类错误模式 · 回归残差模式
错误分析混淆矩阵
17
数据版本控制
DVC · 数据快照 · 数据血缘
数据版本控制DVC
18
数据质量监控
实时监控指标 · 漂移检测 · 数据质量仪表盘
数据质量监控实时监控指标
19
自动化数据清洗
规则引擎 · 异常检测模型 · 自动修复策略
自动化数据清洗规则引擎
20
样本构建最佳实践
数据收集清单 · 标注规范文档 · 质量审核流程
样本构建最佳实践数据收集清单
21
模型训练最佳实践
数据划分策略 · 交叉验证设计 · 超参数调优
模型训练最佳实践数据划分策略
22
案例研究
图像分类坏样本归因 · 自然语言处理坏样本归因 · 推荐系统坏样本归因
案例研究图像分类坏样本归…
23
案例研究
金融风控坏样本归因 · 医疗诊断坏样本归因 · 自动驾驶坏样本归因
案例研究金融风控坏样本归…
24
工具与框架
Pandas数据清洗 · Scikit-learn数据预处理 · TensorFlow Data Va…
工具框架
25
工具与框架
Great Expectations… · DVC版本控制 · MLflow实验管理
工具框架
26
工具与框架
Snorkel弱监督 · Cleanlab标签噪声检测 · Alibi Detect漂移检测
工具框架
27
团队协作与流程
数据科学家与工程师协作 · 数据标注管理 · 模型评审流程
团队协作流程
28
伦理与公平性
样本偏差导致不公平 · 公平性度量 · 去偏方法
伦理公平性
29
前沿趋势
自监督学习与坏样本 · 大模型数据清洗 · 联邦学习数据质量
前沿趋势自监督学习
30
课程总结与展望
核心要点回顾 · 常见陷阱总结 · 未来研究方向
课程总结核心要点回顾