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...

基本上很少有给面的，华子和字节给面了机会没把握住，基本都输在手撕了，有什么简历修改建议吗？

感觉要寄寄，太紧张了简单的算法题没斯出来，最后让我讲思路算法题刚开始看错了，给的案例是 1 3 3 3 5 7 7 9 答案 1 5 9第一次做完输出 1 3 5 7 9 发现做错了，只给10分钟，后面改完发现时间不够了没调试最后输出了 1 5 闹麻了问题（大部分都是项目）1.自我介绍2.讲一讲自己那个项目最熟悉，从业务和技术的角度讲一下为什么要做3.做这个项目的过程中遇到什么难点如何解决的4.你这个项目中如何统计PV，UV呢，如果要弄成折线图，选某个时间段内的值如何去查询，去重呢？5.你说你用aop解决的如何解决的呢，aop原理是什么，讲一下什么是aop6.讲一下什么是面向切面7.从网络角度...