许愿

月初OC 明明说明排序靠前，让我满怀希望地等待，月底等来暂时不匹配的结局！问HR，什么都不肯说，简直太不负责任了！秋招末期，太tm离谱了

27 届日常实习，请牛爷爷们拷打，希望再给提点建议。1.简历是参考大家的做的。2.项目是跟着网课做的，没有完全掌握。3.八股最近开始看了。4.力扣hot 100 刷了60题了。感谢牛爷爷们

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...