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...

普信成这样？

思摩尔结构工程师一面一面技术面，面试官比较年轻，共23min1、面试官上来要求先说说你对思摩尔的了解2、自我介绍3、针对第一个项目的提问：项目背景？你承担的工作？你在项目中遇到的问题？你最大的收获？这些项目中设计的产品有在企业中应用过吗？没有应用的原因你觉得是什么？4、针对第二个项目的提问：在项目中成员有分歧怎么办？有人不配合怎么办？5、除了学校学习和项目科研的内容，你最近有学习过什么新技术吗？6、反问环节（最长的一次）面试官详细介绍了工作内容后续流程，还有总部的一轮面试思摩尔国际2026全球校园招聘倒计时❗还没拿到offer的同学抓紧时间⏰【急招岗位】①技术研发类硕士（24-30W）：产品企...