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...

26届学院鼠鼠燃尽了。实习发现没有学到什么东西，现在想继续秋招。发现快要过时间了，但是现在在公司有有点抗不下去了。大佬们，拷打一下我，我现在该怎么办。算法+八股+项目在实习的适合就没怎么刷了，以为公司还不错，现在越来越呆不下去了。不是鼠鼠我嘴馋，但是中秋没有礼品是不是太抽象了一点，唉。学院鼠鼠打法太难了吧。大佬们，求求辣！！！😭😭😭

想要寒假实习，目前八股背了三分之一，但是感觉背过去真的很容易忘记，各位佬对于简历和八股有什么建议？小的跪谢

xhs真的给的很大方的，今年校招线下面试包了大家几天酒店，报销路费。其他什么叫得上名的公司几乎没有一家能做到，线下面试全部自己倒贴，找工作还真的得公司看对求职者的态度。