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...

28届双非java后端简历，各位佬看看有什么需要改进的吗，可以直接投了吗

找个破日常累死我了

周报不仅仅是对过去一周的回顾，它更是一个学习与反思的工具，帮助你整理思路、总结经验，并为接下来的学习制定计划。良好的周报能让你明确学习的方向，增强自信，同时也能帮助教练更好地了解你的进展与问题。一、周报结构概览本周学习进度总结目标回顾： 回顾你上周设定的学习目标，这些目标是否完成？遇到了哪些困难或瓶颈？哪些部分学得很好，哪些部分仍然需要加强？具体学习内容： 详细列举这一周你学习了哪些内容，涉及到的知识点是什么。例如：本周学习了JVM的内存管理，掌握了类加载机制，完成了项目的第一阶段开发等。下周计划目标设定： 给自己设定下周的学习目标。这些目标应该是具体、可测量的。例如：下周我要完成多线程部分的...