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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...

准备跑路了，实习太水了，只能写一个黑客松的项目，但感觉也很玩具，文档也没得偷，这个简历现在投后端日常有机会吗

有没有佬锐评一下简历编写，boos投简历都很少有回复，有没有佬介绍一下

直到今天我才有空来回顾这一年，今年是摸着石头过河稀里糊涂的一年，是被现实创的稀碎的一年，是多线程并行让自己这个单核CPU的过载一年。博主在今年年初开始第一次通过视频课程学习到java基础，到3月底拿到2个互联网大厂暑期实习offer，再到秋招面试拿到了团子、福报、宇宙、jd的四个后端offer，并且在秋招面试的时候主播已经能明显感觉出来：只要不是kpi面我就能过，今天就对这一年进行复盘，也顺便给迷茫期的你一个“实战视角”。如果重来一遍，哪些事我会更加坚定的去执行，哪些事我会坚决避免？简历：让你有资格被看到简历没内容=你这人在公司暂时不存在。很残酷的事实是身边很多同学、包括自己都经历过简历挂，更...