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补偿机率（英语：Equalized odds），又称均等化赔率和差异性错误处理，是机器学习中衡量公平性的一种方法。如果受保护组和未受保护组的被试者的真阳率和假阳率相等，满足以下公式，则分类器满足这一定义：

举一个例子，可以为性别、种族等我们希望没有偏见的特征，而为该人是否能够胜任学位，输出则为学校决定是否给予该人入读学位。在这语境下，获得同样考试成绩的美国黑人的大学入读率比白人的大学入读率高也可以符合补偿机率的条件。

最初，这个概念是针对二元类的定义。2017年，Blake Woodworth进一步将该概念推广为多类。

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高桥流简报法（日语：高桥メソッド，英语：Takahashi Method），是日本Ruby协会会长高桥征义发明的一种简报技法。

在2001年的一次演讲中，因为恰巧没有简报工具，于是高桥使用了与一般主流简报方式完全不同的方法：他使用HTML制作投影片，并用极快的节奏配上巨大的文字进行简报，带给听众有如与日本电视动画《新世纪福音战士》（新世纪エヴァンゲリオン）相同的视觉冲击。

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