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...

绷不住了

简历感觉还行，想找硬件开发的工作，线上线下投了差不多两百份简历咯还有几个面试官说项目太简单

家人们找工作谈薪，千万别只盯着月薪傻乐！过来人教你：核心看总包，月薪只能当辅助参考！之前踩过坑的都懂，有些公司把月薪报得虚高，结果没年终奖、没绩效奖，一年干下来实际到手没多少；还有的公司月薪看着一般，但年终奖能发 3-6 个月，加上十三薪、补贴，总包直接甩前者一条街。月薪的作用其实很简单：决定你每个月能花多少钱，关系到房租、吃饭这些日常开销，现金流紧张的话确实要重点考虑。但总包才是你的 “全年真实收入”，包含月薪、年终奖、绩效奖、餐补房补、股票期权所有能拿到的钱，能精准反映这份工作到底值不值。谈薪时一定要问清楚这几点：总包具体包含什么？绩效奖是不是有硬性指标才给？五险一金按什么基数交？别被 “...