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...

至今0offer 9 10月大大小小面了八九家 基本上 一面二面 挂 到10月后期基本上没面试了 我还投寄吧毛啊 求建议 真寒冬了？

强度大是真的大，会给实习生分一些有挑战性的活，成长的会比较快，基本早十晚十吧，最晚干到过两点，不愧是铁厂，能在里面干下去的，都是铁人。具体部门就不说了，怕被认出来。健身房真的挺不错的，最重的哑铃有47.5kg，器械也比较多，食堂有减脂餐，简直是健身人的天堂。新手就是爱记录，也是有点训练痕迹了呢，可以说我代码写的烂，但身材不是

才知道小红书对应届生的新政策，拿了校招offer签三方去实习不是给实习日薪，是直接给月薪的80%！真不知道比那些骗人去实习的公司要强多少啊。