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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...

本人中流985本科，搞的java后端，目前投了100多家企业，大厂中厂小厂都有，一家面试通知都没有收到.请问个各位大佬，是我的简历哪里出了问题吗？

秋招快结束了，然而比offer先来的，是来自缅甸某园区的慰问......请看图12345678就在昨天，我收到一封诡异的邮件，说我简历通过初审，要给我介绍下详细情况。又在短短一个小时内，催我回复我寻思哪个公司这么压榨员工，午休时间还催HR让人反馈......回复后，这名“HR”给我发了一个ppt，大概介绍了公司和岗位待遇。你别说，15000，北京，双休，朝九晚五，虽然在网上肯定不算高，但是对我来说恰好处在比较可信的区间内。但是接着看ppt——什么鬼，好熟悉的话术，让我下载一个应用商店未上架的APP，添加xx联系人，好熟悉的操作啊，这不是之前给我发福利的 xx团伙吗其实到这一步已经知道他们要干啥...