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A B分流方案在模型验证中的应用

共计 30 章节
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01
课程导论
A/B测试的基本概念 · 在模型验证中的重要性 · 课程目标与学习路径
课程导论A/B
02
统计学基础回顾
假设检验 · P值 · 置信区间
统计学基础回顾假设检验
03
分流原理
随机分流 · 分层分流 · 分流比例设计
分流原理随机分流
04
分流系统架构
客户端分流 vs 服务端分流 · 分流服务设计 · 流量染色与标识
分流系统架构vs
05
模型验证场景
离线评估 vs 在线评估 · A/B测试在模型上线前的角色
模型验证场景vs
06
实验设计
单变量实验 · 多变量实验 · 正交实验设计
实验设计单变量实验
07
指标定义
业务指标 · 技术指标 · 核心指标与代理指标
指标定义业务指标
08
分流算法实现
哈希取模 · 一致性哈希 · 随机数生成
分流算法实现哈希取模
09
实验分组策略
对照组与实验组设置 · 多组对比 · 灰度发布与渐进式实验
实验分组策略对照组
10
流量分配计算
最小样本量估算 · 实验时长预估 · 流量复用与冲突检测
流量分配计算最小样本量估算
11
数据埋点与采集
前端埋点 · 后端埋点 · 事件定义
数据埋点采集
12
实验平台搭建
实验管理后台 · 配置中心 · 实验生命周期管理
实验平台搭建实验管理后台
13
模型效果评估
离线指标（AUC · LogLoss）与在线指标（CTR · CVR）的对应关系
模型效果评估AUC
14
A/B测试常见陷阱
辛普森悖论 · 多重比较问题 · 早停问题
A/B测试常见陷阱
15
统计检验方法
T检验 · Z检验 · 卡方检验
统计检验方法T检验
16
贝叶斯A/B测试
贝叶斯原理 · 后验分布 · 可信区间
A/B贝叶斯
17
多臂老虎机算法
Epsilon-Greedy · UCB · Thompson Sampling在…
多臂老虎机算法Epsilon-Gree…
18
实验干扰控制
网络效应 · 溢出效应 · 时间效应
实验干扰控制网络效应
19
长期效果评估
延迟转化 · 用户留存 · 长期收益与短期指标的权衡
长期效果评估延迟转化
20
实验报告生成
自动化报告 · 可视化看板 · 显著性标记
实验报告生成自动化报告
21
案例实战1
推荐系统模型A/B测试——从离线指标…
案例实战1A/B
22
案例实战2
搜索排序模型A/B测试——相关性指标…
案例实战2A/B
23
案例实战3
广告点击率预估模型A/B测试——竞价…
案例实战3A/B
24
案例实战4
风控模型A/B测试——正负样本不均衡…
案例实战4A/B
25
案例实战5
NLP模型A/B测试——文本生成质量…
案例实战5NLP
26
案例实战6
计算机视觉模型A/B测试——图像识别…
案例实战6A/B
27
实验平台工具介绍
自研平台 vs 第三方工具（Opti… · LaunchDarkly · Statsig）
实验平台工具介绍vs
28
实验治理与规范
实验评审流程 · 实验准入标准 · 实验关闭策略
实验治理规范
29
前沿趋势
强化学习与A/B测试结合 · 因果推断 · 个性化分流
前沿趋势A/B
30
课程总结与展望
核心知识回顾 · 常见误区总结 · 进阶学习资源推荐
课程总结核心知识回顾