简历求各位拷打，求优化！

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...

只拿到了寻影和赛力斯，真没招了

品牌经理面经群面还是挺有意思的，主要是讲怎样卖手机AI英文面1.   自我介绍2.   分享一段和同事共同完成项目的经历，在期间有没有碰到什么样的分歧如何解决？3.   为什么一开始没有想到这种方式呢？4.   在实习当中有没有提出一些新的方式方法解决一些问题？5.   当时为什么要做这段实习呢？因为你之前的实习好像都不是这个赛道的？6.   介绍你最好的朋友，以及你的朋友怎么评价你的？7.   分享一段你和你朋友的旅行，你们怎么去分配任务的？8.   为什么有人可以不用做任何事情？那他在你们团队担任的是什么角色呢？专业复试：1.   自我介绍2.   介绍一下你的专业3.   介绍你的第三段...