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...

本人百度+腾讯实习经验，马力笔试1.5/2给我简历挂?????这对吗这对吗这对吗，真是大环境不好吗bg双非update:重新投郑州进入初试了(楼主河南人)

剪完头发一看手机 同时发了

时间：2025/11/13自我介绍 （然后聊了两句情况，base地什么的）常见 Java 里面常见的集合有哪些？一般覆盖 equals 之后， hashcode 方法是不是也要覆盖？spring bean 的作用域有哪些？一般项目中用什么？Singleton作用域有什么优缺点？就是设计模式你实践中用过哪些？设计模式分类分哪几类？常见的数据结构有哪些？链表跟数组有啥区别？我想实现 O1 的这个查找效率用什么数据结构?二分查找的它这个逻辑是怎么样？它的过程是能描述一下？时间复杂度？（LBS，RBS光用了，解释的不清楚笑死）口述LRU实现思路MySQL 事务有啥特性？Redis 有哪些数据类型？用 ...