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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...

各位大佬可以帮忙看看简历有什么问题吗 准备想去投一下简历了八股背了大部分 但是有一些容易忘 接下来是不是一边投一边把八股巩固一下还有一个问题 黑马点评项目没有跟着敲 只是看了一遍 总结了里面用到的技术以及出现的问题对应的解决思路和方案 想知道需不需要回头敲一遍黑马点评

给大家分析一段真实经历：——我和一位学生的三个月深度训练记录大三下学期，一位二本院校的学生找到我。他当时非常迷茫，只知道自己想做嵌入式，但不知道从哪里开始，也不知道“真正企业需要的嵌入式工程师”应该掌握哪些核心能力。我让他把所有商业宣传、网课套路都放一边，我们只做一件事——用系统训练，将他从普通学生带到能独立完成企业级项目的人。三个月后，他拿到了年薪 12*14K 的嵌入式开发 Offer。而过程，是这样发生的。一、开局只有单片机，却要直面企业级开发刚开始，他的基础非常普通，只会最基本的 GPIO、串口。于是我们从 MCU 底层架构入门：ARM Cortex-M 内核结构汇编启动流程启动文件与...