一，预测误差评估指标

二，过拟合与欠拟合

三，模型复杂度选择

四，数据划分策略

五，工业数据的正确划分

六，数据泄露（Data Leakage）

七，⼯业界实例

八，工业建模完整流程

九，从传统建模到机器学习

十，机器学习问题类型