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...

近期准备投实习了，大佬们帮我看看简历提点意见，求求了😭😭

家人们觉得这邮件是offer嘛？好难猜啊

入职三个月就开始独立负责一个项目，现在也已经负责了快三个月了。分享一下我在这段时间的压力与成长吧[萌萌哒R][一]压力压力来自于责任，既然已经负责了这个项目，那么第一责任人就是你。所有遇到的跟软件相关的客诉问题，生产问题，沟通问题，测试问题，都会第一时间找到你。作为一个经验还不太丰富的职场新人，有时候处理不太了解的bug实在是手忙脚乱。确确实实会感到一些压力，很担心自己找不到bug，解决不出来问题。但好在老员工们都很友好，实在解决不了的也可以去咨询一下，一两句话就可能茅塞顿开。[二]成长成长也是显而易见的，主要分为以下几个方面吧:1.对整个研发运转流程更了解因为需要跟不同部门的人打交道，推进事...