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...

阿里hr面真的给我面一身汗

1️⃣霸王茶姬面经（hr面） “简单自我介绍一下” 我大概讲了专业成绩和获奖等，我特意提到了我在社团有过活动策划的经历 “嗯有过活动策划经历是吧，说一下你对最近的市场热点有关注吗” “你了解霸王茶姬吗？就你的了解说一下” “你知道我们最近做的活动吗？” “你觉得你的沟通能力怎么样” “你知道达人是什么吗” “你了解我们这个岗位吗” “你觉得以你的经历，能为这个岗位带来什么，你做这个岗位的优势是什么” “你从大学城到公司大概要多久” -反问环节 问了薪资和上下班时间之类的 2️⃣霸王茶姬复试面经（部门主管面） “简单介绍一下自己” “你觉得做一个活动策划最重要的是什么” “你想从我们这个实习中获...