【搜狐2019年秋招内推】 简历都砸过来吧！！！！

机器学习模型效果显著性验证的完整指南 实验设计基础 机器学习模型的性能评估需要严谨的实验设计。随机划分训练集和测试集是基础步骤，交叉验证方法如k折交叉验证能更稳定地估计模型性能。分层抽样确保数据分布一致性，尤其在类别不平衡场景中至关重要。 实验设计中控制变量是关键，确保比较的模型在相同的数据集、预处理流程和硬件环境下运行。记录随机种子保证实验结果可复现，多次实验取平均值减少随机性影响。 性能指标选择 分类任务常用准确率、精确率、召回率、F1分数和AUC-ROC。回归任务常用均方误差(MSE)、平均绝对误差(MAE)和R平方值。多分类问题需采用宏平均或微平均策略。 对于不平衡数据集，单一指标可能...

九月初的我，满是意气风发的笃定，总觉得自己能稳稳握住人生的方向盘。那时北京的实习机会触手可及，便天真以为能力早已足够支撑野心，毅然转身踏上了秋招路。可随着秋招一天天推进，曾经的笃定渐渐松动。我开始反复叩问自己，才恍然发觉，当时奔赴北京实习，或许才是更契合当下的选择。无尽的悔恨涌来，夜夜辗转难眠，连前半头的头发都悄悄白了一片。幸好，万幸有了保底的归宿。如今终于能卸下紧绷的神经，多了几分潇洒从容。真的要感谢这份及时的机会，让我不再沉湎于过去的遗憾，也慢慢与曾经的自己和解。