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...

牛友们  真的后悔选Java了 学院本太难了 整个秋招可能投出去20.30份  就面了一个多益网络  一面就挂了。但我感觉我答得没问题  不知道简历是不是有问题 包装的太弱了

  1. 自我介绍    2. 人事问答：    （1）你的研究方向？你们课题组的研究方向有哪些？    （2）分工？    （3）项目简述：项目背景？解决什么问题？你做了哪些工作？结构怎样设计的？工作过程中有探索性学习？动手实践吗？项目进展？    （4）实验室有多少人？   （5）博士有吗？    （6）做项目会有老师或者博士师兄师姐指导？    （7）往届师兄他们毕业的去向？就业方向？    （8）有投递其他公司的提前批或者暑期实习？投了哪些公司？投的什么岗位？到什么流程了？    （9）期望薪资？    （10）选择企业考量的因素？    （11）谈谈对公司的了解？    （12）通过...