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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...

bg：双非本科时间线：七月初两天拿下实习，然后实习3个月，在国庆假期后进行转正，十月底录取，十一月初谈薪，今天正式签署三方协议完毕一些补充：贴主并不是竞赛哥和实习大佬，在进入字节前，我只有一段“作坊”实习和学校项目。想对双非同学们说：互联网行业，技术永远是第一竞争力，学历确实是敲门砖，但统招本科，已经足够敲开大多数门了。比起自怨自艾失去信心、花费时间在郁闷与自我否定，学习技术、训练项目能力、积极乐观的面对明天，才是我们应该做的。与此同时，对问题多思考，给出自己的初步解决思路是关键。学历并不能把人分为三六九等，把技术当成壁垒和台阶踩在脚下，才真正决定了你的高度。加油，奥利给！干就完了！

目前背了一周八股，leetcode hot100刷了30道，什么时候可以开始投简历？求助各位大佬帮忙优化简历🙏🙏🙏

今天是11月21日，秋招的末期了，吃完饭买了几个橘子骑着共享单车走在路上，突然手机铃声响起（秋招开始之后，手机铃声没敢关过，除非面试的时候），我心里一颤，但不知道这是诈骗电话、广告电话还是有HR来捞池子里面的鱼了。途中接过挺多广告电话的，秋招人应该都懂。电话一接，是网易HR的电话，电话那边传来一句话：“恭喜你通过所有面试”，听到这个我知道我的秋招故事要结局了，电话那边的HR在跟我介绍薪资福利待遇，我却有点小分神，思绪回到这些年奋斗的日子。高中摆烂生涯从高中开始讲吧，高一高二我属于那种很自由散漫的学生，因为高一高二不禁手机。我每天沉迷王者，晚上盖着被子在里面打王者，因为不盖被子，手机灯光会被级长...