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...

有一段中厂实习经历，没续签，当时续签的基本都转正，八股算法一般，秋招已经约不到中大厂了，有一个小厂offer但要实习转正，感觉不太满意，拒了，想去投实习，好像实习也不要26届了。感觉秋招已经失败了，已经走到头了。顺便附带一张简历，懂哥可以指点一下。

这简历还能干嵌入式吗😭求捞，想进个中小厂