诺瓦一面

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...

这简直就是我

这简历还有必要投了吗

假如你家庭一般，学历一般，长相一般，情商一般，那么大家觉得自己可以在老家（家附近）找份什么样子的工作呢？公务员，事业编，服务业，还是技术岗呢？其实上述说的就是我大学时候，后面二者目前是有些改善的，前面两个还没有太大的变化。下面言归正传，当时大一大二那会从来没想过去北上广工作，感觉那里都是人才，都是92。当时的想法也就是考研，洗脱一下自己的“罪过”，然后回老家找份工作，娶妻生子，然后安享晚年。事情远没有那么简单首先和绝大多数学校一般的同学一样，刚进大学就励志要考研。nnd，三年河东，三年河西，莫欺少年穷，我要考研！不过，听别人说了考研不能太早，那我先玩一会游戏吧，体验一下大学生活，毕竟~~~（此...