终于走完了全部面试流程，等结果ing二面还是专业面，依旧是深挖简历中的实习和项目经历，面试官很随和，在我详细介绍完项目和实践经历之后也一直给予积极回应和肯定，体验感很好～但汽车适配数据岗今年hc只有一个，所以竞争应该会蛮激烈。三面hr面，也是最后一轮面试，主要问了以下问题：1.自我介绍。2.当初为什么选择保研本校本专业？3.对公司和岗位的了解？4.针对实习经历展开提问5.在工作中，如何保证数据的准确性？6.工作中涉及到会给门店答疑做咨询，可能会打断手头的工作，如何在这种情况下保证工作质量（因为我前一个问题回答中提到在工作时要提高专注度）7.如果遭到门店投诉，说你匹配的数据错误，但事实上你根据指...

燃尽了，出了五道手撕我是在应聘ceo吗————————————————9.27转offer评估，能赢吗

已丧失信心，求大佬指点      

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...